多智能体强化学习工具:AI开发的利器收集

AI-Optimizer入门学习资料 - 下一代深度强化学习工具包

AI-Optimizer入门学习资料 - 下一代深度强化学习工具包

AI-Optimizer是一个开源的深度强化学习工具包,提供了从模型无关到基于模型、从单智能体到多智能体的丰富算法库。本文汇总了AI-Optimizer的学习资源,帮助读者快速入门和深入学习。

AI-Optimizer深度强化学习多智能体强化学习离线强化学习自监督学习Github开源项目
BenchMARL: 基于TorchRL的多智能体强化学习基准测试集合

BenchMARL: 基于TorchRL的多智能体强化学习基准测试集合

BenchMARL是一个旨在实现多智能体强化学习(MARL)算法和环境的可重现性和基准测试的训练库。本文详细介绍了BenchMARL的设计理念、主要功能以及使用方法,为MARL研究人员提供了一个强大而灵活的工具。

BenchMARL多智能体强化学习TorchRL算法比较环境集成Github开源项目
深度强化学�习在无人机避障中的应用:UAV_Obstacle_Avoiding_DRL项目详解

深度强化学习在无人机避障中的应用:UAV_Obstacle_Avoiding_DRL项目详解

本文深入介绍了基于深度强化学习的无人机自主避障算法项目UAV_Obstacle_Avoiding_DRL。该项目涵盖了静态和动态环境下的避障算法,结合了多智能体强化学习、人工势场法等多种方法,为无人机自主导航提供了创新解决方案。

UAV深度强化学习障碍物避障多智能体强化学习路径规划Github开源项目
PyMARL2: 重新思考合作多智能体强化学习中的实现技巧和单调性约束

PyMARL2: 重新思考合作多智能体强化学习中的实现技巧和单调性约束

PyMARL2是一个专注于StarCraft多智能体挑战(SMAC)的开源框架,通过精调QMIX算法和采用多种代码级优化技巧,在大多数SMAC场景中实现了100%的胜率,为合作多智能体强化学习研究提供了强大的基准和工具。

QMIX多智能体强化学习StarCraft超参数调优通信任务Github开源项目
SMAC: 突破性的多智能体强化学习环境

SMAC: 突破性的多智能体强化学习环境

深入探讨SMAC(StarCraft Multi-Agent Challenge)在多智能体强化学习领域的重要贡献,以及其如何推动了协作AI技术的发展。

SMAC多智能体强化学习星际争霸IIPySC2DeepMindGithub开源项目
PettingZoo: 多智能体强化学习的标准API和环境库

PettingZoo: 多智能体强化学习的标准API和环境库

PettingZoo是一个用于多智能体强化学习研究的Python库,提供了标准化的API和丰富的参考环境,旨在加速MARL领域的发展。

PettingZoo多智能体强化学习Python库环境模拟APIGithub开源项目
PantheonRL: 一个用于动态训练交互的多智能体强化学习库

PantheonRL: 一个用于动态训练交互的多智能体强化学习库

PantheonRL是一个用于训练和测试多智能体强化学习环境的软件包,支持跨智能体交互、微调、临时协调等功能。本文介绍了PantheonRL的主要特性、架构设计和使用方法,展示了其在多智能体强化学习研究和应用中的价值。

PantheonRL多智能体强化学习训练框架自适应训练StableBaselines3Github开源项目
Mava: 基于JAX的分布式多智能体强化学习框架

Mava: 基于JAX的分布式多智能体强化学习框架

Mava是一个强大的多智能体强化学习研究框架,基于JAX实现,提供了高效的分布式训练能力和丰富的算法实现,为MARL研究提供了便利的工具和环境。

Mava多智能体强化学习JAX分布式计算环境包装器Github开源项目
SMARTS: 智能多智能体强化学习训练平台

SMARTS: 智能多智能体强化学习训练平台

SMARTS是一个用于自动驾驶领域多智能体强化学习研究的仿真平台,专注于实现真实和多样化的交互。它是华为诺亚方舟实验室开发的强化学习平台XingTian系列的一部分。

SMARTS多智能体强化学习自动驾驶仿真平台人工智能Github开源项目
AI-Optimizer: 下一代深度强化学习工具包

AI-Optimizer: 下一代深度强化学习工具包

AI-Optimizer是一个全面的深度强化学习工具包,提供从单智能体到多智能体、从无模型到基于模型的丰富算法库,以及灵活高效的分布式训练框架。

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