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Entornos de Aprendizaje por Refuerzo para el Control de Semáforos con SUMO. Compatible con Gymnasium, PettingZoo y bibliotecas populares de RL.

por LucasAlegre · GitHub
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Crea y personaliza simulaciones de control de señales de tráfico utilizando aprendizaje por refuerzo con SUMO.

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2026-07-202026-08-31
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Entornos de Aprendizaje por Refuerzo para el Control de Semáforos con SUMO. Compatible con Gymnasium, PettingZoo y bibliotecas populares de RL.

sumo-rl tiene 1.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 262 veces. sumo-rl está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2018. sumo-rl está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: deep-reinforcement-learning, gym, gym-env, gymnasium.

Frequently asked questions

¿Qué es sumo-rl?

Entornos de Aprendizaje por Refuerzo para el Control de Semáforos con SUMO. Compatible con Gymnasium, PettingZoo y bibliotecas populares de RL.

¿sumo-rl es de código abierto?

sumo-rl es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿sumo-rl es gratis?

Sí. sumo-rl es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está sumo-rl?

sumo-rl está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito sumo-rl?

sumo-rl está escrito principalmente en Python.

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