VMAS
0 ReseñasVMAS es un marco de código abierto de aprendizaje por refuerzo multi-agente diseñado para simulaciones escalables de entornos y entrenamiento de políticas en GPUs. Proporciona algoritmos integrados como PPO, MADDPG y QMIX, soporta entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, y ofrece interfaces ambientales flexibles, funciones de recompensa personalizables y herramientas de monitoreo de rendimiento para un desarrollo e investigación MARL eficiente.
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VMAS
VMAS es un marco de código abierto de aprendizaje por refuerzo multi-agente diseñado para simulaciones escalables de entornos y entrenamiento de políticas en GPUs. Proporciona algoritmos integrados como PPO, MADDPG y QMIX, soporta entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, y ofrece interfaces ambientales flexibles, funciones de recompensa personalizables y herramientas de monitoreo de rendimiento para un desarrollo e investigación MARL eficiente.
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¿Qué es VMAS?
VMAS es un paquete de herramientas completo para construir y entrenar sistemas multi-agentes utilizando aprendizaje profundo por refuerzo. Soporta simulaciones paralelas en GPU de cientos de instancias de entornos, permitiendo recopilación de datos de alto rendimiento y entrenamiento escalable. VMAS incluye implementaciones de algoritmos MARL populares como PPO, MADDPG, QMIX y COMA, junto con interfaces modulares para políticas y entornos para prototipado rápido. El marco facilita entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada (CTDE), ofrece personalización del modelado de recompensas, espacios de observación y hooks de devolución de llamada para registro y visualización. Con su diseño modular, VMAS se integra perfectamente con modelos PyTorch y entornos externos, siendo ideal para investigación en tareas cooperativas, competitivas y de motivos mixtos en robótica, control de tráfico, asignación de recursos y escenarios de IA en juegos.
¿Quién usará VMAS?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Ingenieros en aprendizaje automático
- Desarrolladores en robótica
- Desarrolladores en IA de juegos
- Instituciones académicas
¿Cómo usar VMAS?
- Paso 1: Instale VMAS mediante pip install vmas
- Paso 2: Defina o seleccione su entorno multi-agente usando las interfaces de VMAS
- Paso 3: Configure las políticas de los agentes y hiperparámetros en un script YAML o Python
- Paso 4: Elija e inicialice algoritmos MARL como PPO, MADDPG o QMIX
- Paso 5: Inicie el entrenamiento con el ejecutor de VMAS, monitoree los registros y evalúe las políticas en la simulación
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de VMAS
Las características principales
- Simulación de entornos paralelos acelerada por GPU
- Algoritmos MARL integrados (PPO, MADDPG, QMIX, COMA)
- Interfaces modulares para ambientes y políticas
- Soporte para entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada
- Personalización del modelado de recompensas y hooks de devolución de llamada
Los beneficios
- Entrenamiento escalable en múltiples GPUs
- Prototipado rápido de tareas MARL
- Recopilación de datos de alto rendimiento
- Integración fluida con PyTorch
- Extensible y de código abierto
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de VMAS
- Control cooperativo en enjambre robótico
- Optimización autónoma de semáforos
- Desarrollo de IA de juegos multi-agente
- Asignación de recursos en sistemas distribuidos
- Escenarios de investigación competitivos y de motivos mixtos
FAQs sobre VMAS
Información de la Compañía VMAS
- VMAS Open-Source Community
Reseñas de VMAS
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de VMAS?
- Ray RLlib
- OpenAI Mava
- PettingZoo + SMAC
- Acme MARL toolkit
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