DEf-MARL
DEf-MARL es un framework de código abierto para ejecución descentralizada diseñado para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Ofrece protocolos de comunicación optimizados, distribución flexible de políticas y interfaces de entorno sincronizadas para habilitar un entrenamiento eficiente y escalable en agentes distribuidos. El framework soporta configuraciones tanto homogéneas como heterogéneas, con integración modular con bibliotecas RL populares. La arquitectura descentralizada de DEf-MARL reduce la carga de comunicación, mejora la tolerancia a fallos y acelera la convergencia en tareas cooperativas complejas.
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DEf-MARL es un framework de código abierto para ejecución descentralizada diseñado para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Ofrece protocolos de comunicación optimizados, distribución flexible de políticas y interfaces de entorno sincronizadas para habilitar un entrenamiento eficiente y escalable en agentes distribuidos. El framework soporta configuraciones tanto homogéneas como heterogéneas, con integración modular con bibliotecas RL populares. La arquitectura descentralizada de DEf-MARL reduce la carga de comunicación, mejora la tolerancia a fallos y acelera la convergencia en tareas cooperativas complejas.
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Destacados
¿Qué es DEf-MARL?
DEf-MARL (Marco de ejecución descentralizada para aprendizaje por refuerzo multi-agente) proporciona una infraestructura robusta para ejecutar y entrenar agentes cooperativos sin controladores centralizados. Utiliza protocolos de comunicación peer-to-peer para compartir políticas y observaciones entre agentes, permitiendo una coordinación mediante interacciones locales. El framework se integra perfectamente con toolkits RL comunes como PyTorch y TensorFlow, ofreciendo wrappers configurables, recopilación distribuida de rollout y módulos de sincronización de gradientes. Los usuarios pueden definir espacios de observación, funciones de recompensa y topologías de comunicación específicas para cada agente. DEf-MARL soporta adición y eliminación dinámica de agentes en tiempo de ejecución, ejecución tolerante a fallos mediante replicación del estado crítico en nodos, y planificación de comunicación adaptativa para equilibrar exploración y explotación. Acelera el entrenamiento paralizando simulaciones de entornos y reduciendo los cuellos de botella centrales, siendo adecuado para investigación MARL a gran escala y simulaciones industriales.
¿Quién usará DEf-MARL?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo multi-agente
- Ingenieros en IA/ML que trabajan en sistemas distribuidos
- Investigadores en robótica aplicando MARL
- Desarrolladores de IA para juegos
- Practicantes en la industria en sistemas de IA distribuidos
¿Cómo usar DEf-MARL?
- Paso 1: Clona el repositorio de DEf-MARL desde GitHub.
- Paso 2: Instala los paquetes Python requeridos usando pip.
- Paso 3: Configura los parámetros del entorno y del agente en el archivo de configuración.
- Paso 4: Integra entornos personalizados usando los wrappers proporcionados.
- Paso 5: Lanza el entrenamiento descentralizado usando los scripts de lanzamiento proporcionados.
- Paso 6: Monitorea el progreso del entrenamiento con los registros incorporados y evalúa el rendimiento.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de DEf-MARL
Las características principales
- Ejecución de políticas descentralizadas
- Protocolos de comunicación peer-to-peer
- Recopilación distribuida de rollout
- Módulos de sincronización de gradientes
- Wrappers de entorno flexibles
- Ejecución tolerante a fallos
- Gestión dinámica de agentes
- Planificación de comunicación adaptativa
Los beneficios
- Entrenamiento escalable para grandes poblaciones de agentes
- Reducción de la sobrecarga de comunicación
- Mayor tolerancia a fallos
- Diseño modular y extensible
- Convergencia acelerada en tareas cooperativas
- Integración sin problemas con bibliotecas RL populares
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de DEf-MARL
- Coordinación robotica cooperativa
- Desarrollo de IA de juegos multi-agente
- Gestión de redes de sensores distribuidos
- Optimización del control de señales de tráfico
- Simulaciones de inteligencia en enjambre
Ventajas y desventajas de DEf-MARL
Ventajas
Logra una coordinación segura con cero violaciones de restricciones en sistemas multiagente
Mejora la estabilidad del entrenamiento mediante la forma epigráfica para optimización con restricciones
Soporta la ejecución distribuida con resolución descentralizada de problemas por cada agente
Demostrado rendimiento superior en múltiples entornos de simulación
Validado en hardware del mundo real (drones Crazyflie) para tareas colaborativas complejas
Desventajas
No hay información clara sobre la disponibilidad comercial o los precios
Limitado al dominio de investigación y robótica sin aplicación directa para el usuario final mencionada
Complejidad potencial en la implementación debido a formulaciones teóricas avanzadas
FAQs sobre DEf-MARL
Información de la Compañía DEf-MARL
Análisis de DEf-MARL
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
3.2k
Duración Promedio de Visita
00:00:00
Páginas por Visita
1.10
Tasa de Rebote
49.48%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo el Tráfico
Geografía
Top 3 Regiones
United States
65.54%
India
21.85%
Japan
12.61%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Solo de Escritorio
Fuentes de Tráfico
Direct
47.42%
Search
32.38%
Social
11.23%
Referrals
7.68%
Paid Referrals
1.22%
Mail
0.07%
Sep 2025 - Nov 2025 Solo de Escritorio
Reseñas de DEf-MARL
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de DEf-MARL?
- Ray RLlib
- PettingZoo
- SEED RL
- MAgent
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