Ce dépôt fournit une suite complète d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent, comprenant MADDPG, DDPG, PPO et plus encore, intégrés avec des benchmarks standard tels que l'Environnement de Particules Multi-Agent et OpenAI Gym. Il comprend des wrappers d'environnements personnalisables, des scripts d'entraînement configurables, un enregistrement en temps réel et des métriques d'évaluation des performances. Les utilisateurs peuvent facilement étendre les algorithmes, les adapter à des tâches personnalisées et comparer les politiques dans des environnements coopératifs et adverses avec une configuration minimale.

MultiAgentSystems a été conçu pour simplifier le processus de construction et d’évaluation des applications d’apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). La plateforme inclut des implémentations d’algorithmes de pointe tels que MADDPG, QMIX, VDN, ainsi que la formation centralisée avec une exécution décentralisée. Elle propose des wrappers d’environnement modulaires compatibles avec OpenAI Gym, des protocoles de communication pour l’interaction des agents et des utilitaires de journalisation pour suivre des métriques telles que la modulation des récompenses et les taux de convergence. Les chercheurs peuvent personnaliser l’architecture des agents, ajuster les hyperparamètres et simuler des scénarios comprenant la navigation coopérative, l’allocation de ressources et des jeux adverses. Avec un support intégré pour PyTorch, l’accélération GPU et l’intégration avec TensorBoard, MultiAgentSystems accélère l’expérimentation et la mise en place de benchmarks dans des domaines multi-agent collaboratifs et compétitifs.

AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre hébergé sur GitHub, combinant le simulateur de conduite urbaine AutoDRIVE avec des algorithmes adaptables d'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des scripts d'entraînement, des wrappers d'environnement, des métriques d'évaluation et des outils de visualisation pour développer et benchmarker des politiques de conduite coopératives. Les utilisateurs peuvent configurer les espaces d'observation des agents, les fonctions de récompense et les hyperparamètres d'entraînement. Le dépôt supporte des extensions modulaires, permettant la définition de tâches personnalisées, l'apprentissage par curriculum et le suivi des performances pour la recherche sur la coordination des véhicules autonomes.