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TECHNOLOGY SHARING

提供开源算法 高水平基准AI

训练及复盘数据以及AI开发包等

算法中心 数据中心 AI开发中心 训练中心
数据名称:WGC
数据介绍:为构建更符合真实世界特点的博弈基准环境,受到兵棋启发我们提出了WGC,WGC是一个轻量级、灵活且易于使用的环境,包括五个主要任务:Dec-POMDP任务,异步任务,可变多智能体任务,非对称多智能体任务,高随机高风险任务。WGC具有清晰的框架,用户可以很容易地进行配置。除了基准测试之外,我们还提供了MARL基准算法(如QMIX)和一个工具包,以帮助算法在WGC上完成性能测试。
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数据名称:强随机与高风险多智能体学习环境
数据介绍:取自兵棋推演中智能体受强随机因素影响产生的裁决及其带来的高风险收益/代价问题,使得智能体面临不确定的状态转移及奖励回报等挑战,可应用于多智能体高效探索、奖励不确定、安全的多智能体强化学习等问题关键算法验证。
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数据名称:可变智能体协作学习
数据介绍:“多智能体合并为一“以及“单智能体拆分为多”下的智能体协作,需要有效控制新产生的变化属性的智能体:1) gym封装,2) 可由用户配置满足不同实验需求;3) 提供了5个场景与内置AI算法。
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数据名称:部分可观测异步智能体协同(POAC)
数据介绍:部分可观测异步智能体协作:1)gym封装,2)可由用户配置满足不同实验需求;3)支持self play、人机等多种模式;4)提供了6个场景,内置规则AI与主流博弈学习算法。
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由中国科学院自动化研究所牵头研发的庙算人机对抗平台,致力于汇聚人机对抗平台测评环境、共享人机对抗最新技术成果,助力博弈决策智能技术的合力突破。


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