오픈소스(RLlib) 문제 발견부터 컨트리뷰션까지

이 게시물은 오픈소스(RLlib)를 사용하여 발견한 문제의 원인 분석과 컨트리뷰션을 통한 문제 해결 과정을 공유합니다.

강화학습과 경로계획

• Multi-Robot Arm의 경로계획 문제를 강화학습을 통해 해결
• 시뮬레이터를 사용하여 모델을 학습

문제 해결 과정

• 사용자 지정 포트에서 분산 학습 실행 중 발생한 문제 설명
• 문제를 해결하기 위해 worker_id를 증가시키는 방법 제안

컨트리뷰션의 중요성

오픈소스에 기여함으로써 기술적 능력을 연마하고 커뮤니티에 기여하는 과정의 중요성을 강조합니다.