VMAS ist ein vektorisierter differenzierbarer Simulator, der für effizientes Benchmarking von Multi-Agent Reinforcement Learning entwickelt wurde. Er besteht aus einer vektorisierten 2D-Physik-Engine, die in PyTorch geschrieben ist, und einer Reihe herausfordernder Multi-Roboter-Szenarien. Zusätzliche Szenarien können
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VectorizedMultiAgentSimulator hat 590 Sterne auf GitHub. Es wurde 112-mal geforkt. VectorizedMultiAgentSimulator ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. VectorizedMultiAgentSimulator ist unter der GPL-3.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: gym, gym-environment, marl, multi-agent.
VMAS ist ein vektorisierter differenzierbarer Simulator, der für effizientes Benchmarking von Multi-Agent Reinforcement Learning entwickelt wurde. Er besteht aus einer vektorisierten 2D-Physik-Engine, die in PyTorch geschrieben ist, und einer Reihe herausfordernder Multi-Roboter-Szenarien. Zusätzliche Szenarien können
VectorizedMultiAgentSimulator ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der GPL-3.0-Lizenz veröffentlicht.
Ja. VectorizedMultiAgentSimulator ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
VectorizedMultiAgentSimulator ist unter der GPL-3.0-Lizenz verfügbar.
VectorizedMultiAgentSimulator ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/proroklab-vectorizedmultiagentsimulator.html)