Master-Thesis

Introducción

Este es mi repositorio de tesis de maestría de la Universidad de Los Andes. Esta tesis estudia la implementación de algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo para la planeación de trayectorias de mínimo consumo energético en un robot paralelo.

Prerequsitos

• Python 3.12
• ffmpeg
• pip
• virtualenv

Configuración del Entorno de Desarrollo

Configuración del Entorno Python

1. Clona el Repositorio

   Clona este repositorio a tu máquina local usando el siguiente comando Git:

   git clone https://github.com/wampah/Master-Thesis.git
   cd Master-Thesis

2. Crea y Activa un Entorno Virtual

   Crea un entorno virtual para manejar las dependencias del proyecto de manera aislada:

   virtualenv mthesis_env --python=python3.12

   Activa el entorno virtual:

   • En Windows:

     .\mthesis_env\Scripts\activate

   • En macOS y Linux:

     source mthesis_env/bin/activate

3. Instala las Dependencias

   Con el entorno virtual activo, instala las dependencias necesarias ejecutando:

   pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
   pip install -r requirements.txt

   Nota: El "requirements.txt" incluye las librerias de pytorch para CUDA. Estas no se pueden descargar via pipor lo cual se deben descargar con el comando especificado.

4. Instala el Paquete en Modo Editable

   Para instalar el paquete en modo editable, ejecuta el siguiente comando:

   pip install -e .

Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - consulta el archivo LICENSE para más detalles.