开放平台

OPEN PLATFORM

针对不同决策问题

介绍各类决策平台并提供接入方式

学术分类应用分类
平台名称:

ELF

博弈特点:

实时制、不完美信息、多人博弈(>2人)。

潜在应用:

态势推演、应急决策等。

平台简介:

       ELF是用于实时制博弈的集成平台。ELF 对用于训练的环境和参与者之间互动关系的变化具有非常高的适应性,这样的表现得益于 ELF 采用的 C++/Python 混合框架。ELF 的并行部分是用 C++ 编写的,极大的降低了模拟过程的所需时间。ELF可以用来承载任意用 C/C++编写的博弈,包括 Atari 系列博弈、棋类博弈和物理引擎,只要一个简单的适配软件即可。现代博弈和人机对抗方法经常需要很高的并行训练程度,而ELF所具有的多线程的能力使得其在多样的情境下能够提供更加优越的性能。相比现有的多数使用python作为编程语言的框架,ELF使用 C 线程实现的并行化在多核 CPU 上的拓展性要好得多。 ELF 可以为每一个博弈环境各自分配一个模型,这种情况下每个智能体都有单独的一个模型副本用来进行预测和更新。类似地,可以把多个环境分配给一个模型。ELF具有高度可定制以及统一的接口。在ELF的 RTS 引擎中实现的博弈,可以用原始像素数据或者博弈内部的低维数据进行训练。

               

平台地址:

https://facebook.ai/elf

参考文献:
[1] Tian, Yuandong, et al. "Elf: An extensive, lightweight and flexible research platform for real-time strategy games." Advances in Neural Information Processing Systems. 2017.
[2] Justesen, Niels, et al. “Deep Learning for Video Game Playing.” IEEE Transactions on Games, vol. 12, no. 1, 2020, pp. 1–20.
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