Nous vous présentons SLiM-Gym, un package Python pour intégrer le renforcement
apprentissage (R.L.) avec des simulations génétiques de population à long terme. Wright-Fisher
la dynamique évolutive offre un cadre pratique pour modéliser les populations
à travers des générations discrètes, pourtant, appliquer RL à ces systèmes nécessite un
environnement de formation compatible. SLiM-Gym connecte le RL standardisé
interface fournie par Gymnasium avec les simulations évolutives haute fidélité
de SLIM, permettre aux agents d'interagir avec des populations évolutives en temps réel.
Ce cadre permet le développement et l'évaluation de stratégies basées sur RL
pour comprendre les processus évolutifs.

Cet article explore les excursions dans le temps et leurs implications.

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