swarm-foraging-qlearn

用Q学习让一群智能体在动态网格里学会找吃的

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 118
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。

项目预览

swarm-foraging-qlearn 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队jaimasih05-commits
GitHubhttps://github.com/jaimasih05-commits/swarm-foraging-qlearn
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言HTML
技术栈/模型ai-simulation,artificial-intelligence,autonomous-agents,decision-making,dynamic-environments,exploration-exploitation,gridworld,intelligent-agent,machine-learning,multi-agent-systems,python,q-learning,reinforcement-learning,reward-based-learning,rl-algorithms,simulation,swarm-intelligence
GitHub 星标★ 118
上线时间2026-06-28 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积2.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个基于Q-Learning的多智能体集群觅食仿真项目，运行在动态网格环境中。它模拟了多个自主智能体在未知环境中协同寻找食物资源的过程，核心解决的是多智能体强化学习中的探索-利用权衡、动态环境适应以及协同决策问题。项目提供了可视化的仿真界面，用户可以通过HTML页面直观观察智能体的学习行为和集群策略演化。其核心能力包括：实现Q-Learning算法用于个体决策，支持多智能体协同，能够处理环境动态变化（如食物位置变动），并记录学习过程中的奖励曲线。项目适合作为强化学习教学演示、集群智能研究基线以及算法对比实验平台。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 118

核心亮点

  • 可视化界面直观展示多智能体觅食过程，便于理解强化学习行为
  • 基于Q-Learning的经典算法实现，适合作为多智能体RL入门基线
  • 支持动态环境变化，能模拟真实场景中的资源移动问题

不足之处

  • Q-Learning在高维状态空间下扩展性有限，难以应对复杂任务
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 强化学习教学实验，演示Q-Learning在多智能体场景的应用
  • 集群智能算法研究，对比不同探索策略的效果
  • 动态资源分配仿真，模拟物流或机器人觅食任务

替代项目

PettingZoo、Multi-Agent Particle Environment (MPE)、GridWorld RL

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