VectorizedMultiAgentSimulator
VMAS es un simulador diferenciable vectorizado diseñado para la evaluación eficiente del aprendizaje por refuerzo multi-agente. Está compuesto por un motor físico 2D vectorizado escrito en PyTorch y un conjunto de desafiantes escenarios multi-robot. Se pueden agregar escenarios adicionales
Ejecuta simulaciones para probar cómo interactúan múltiples agentes en un entorno basado en física.
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VectorizedMultiAgentSimulator tiene 588 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 112 veces. VectorizedMultiAgentSimulator está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2022. VectorizedMultiAgentSimulator está disponible bajo la licencia GPL-3.0. Sus temas principales son: gym, gym-environment, marl, multi-agent.
¿Qué es VectorizedMultiAgentSimulator?
VMAS es un simulador diferenciable vectorizado diseñado para la evaluación eficiente del aprendizaje por refuerzo multi-agente. Está compuesto por un motor físico 2D vectorizado escrito en PyTorch y un conjunto de desafiantes escenarios multi-robot. Se pueden agregar escenarios adicionales
¿VectorizedMultiAgentSimulator es de código abierto?
VectorizedMultiAgentSimulator es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia GPL-3.0.
¿VectorizedMultiAgentSimulator es gratis?
Sí. VectorizedMultiAgentSimulator es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo. Su licencia GPL-3.0 es copyleft: toda versión modificada que distribuya debe permanecer bajo la misma licencia.
¿Bajo qué licencia está VectorizedMultiAgentSimulator?
VectorizedMultiAgentSimulator está disponible bajo la licencia GPL-3.0.
¿En qué lenguaje está escrito VectorizedMultiAgentSimulator?
VectorizedMultiAgentSimulator está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/proroklab-vectorizedmultiagentsimulator.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.