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Environnements d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des feux de circulation avec SUMO. Compatible avec Gymnasium, PettingZoo et les bibliothèques RL populaires.

par LucasAlegre · GitHub
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deep-reinforcement-learninggymgym-envMITPython
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Créez et personnalisez des simulations de contrôle de feux de circulation en utilisant l'apprentissage par renforcement avec SUMO.

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2026-07-202026-08-31
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Environnements d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des feux de circulation avec SUMO. Compatible avec Gymnasium, PettingZoo et les bibliothèques RL populaires.

sumo-rl compte 1.1k étoiles sur GitHub. Il a été forké 262 fois. sumo-rl est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2018. sumo-rl est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : deep-reinforcement-learning, gym, gym-env, gymnasium.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que sumo-rl ?

Environnements d'apprentissage par renforcement pour le contrôle des feux de circulation avec SUMO. Compatible avec Gymnasium, PettingZoo et les bibliothèques RL populaires.

sumo-rl est-il open source ?

sumo-rl est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

sumo-rl est-il gratuit ?

Oui. sumo-rl est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est sumo-rl ?

sumo-rl est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage sumo-rl est-il écrit ?

sumo-rl est écrit principalement en Python.

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