Cooperative Search Environment

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Cooperative Search Environmentは、協力検索タスクにおいて複数のエージェントのシミュレーションとトレーニングを可能にするPythonライブラリです。部分観測、動的通信トポロジー、カスタマイズ可能な報酬関数をサポートし、gym互換のRLフレームワークと統合して効率的なMARL実験を実現します。
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May 02 2025
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Cooperative Search Environmentは、協力検索タスクにおいて複数のエージェントのシミュレーションとトレーニングを可能にするPythonライブラリです。部分観測、動的通信トポロジー、カスタマイズ可能な報酬関数をサポートし、gym互換のRLフレームワークと統合して効率的なMARL実験を実現します。
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Cooperative Search Environmentとは?

Cooperative Search Environmentは、離散格子空間と連続空間の両方で協力検索タスクに最適化された柔軟でgym互換のマルチエージェント強化学習環境を提供します。エージェントは部分観測の下で動作し、カスタマイズ可能な通信トポロジーに基づいて情報を共有できます。フレームワークは、探索と救助、動的ターゲット追跡、協調マッピングなどの事前定義されたシナリオをサポートし、カスタム環境や報酬構造を定義するためのAPIを備えています。Stable Baselines3やRay RLlibなどの人気RLライブラリとシームレスに統合され、性能分析用のロギングユーティリティやリアルタイム監視用のビジュアルツールも含まれます。研究者は、格子のサイズ、エージェントの数、センサー範囲、報酬共有メカニズムを調整して、協調戦略を評価し、新しいアルゴリズムを効果的にベンチマークできます。

誰がCooperative Search Environmentを使うの?

  • マルチエージェントRL研究者
  • AI開発者
  • アカデミックインストラクター
  • 大学院生

Cooperative Search Environmentの使い方は?

  • ステップ1:リポジトリをクローンまたはpipでインストール
  • ステップ2:PythonでCooperativeSearchEnvモジュールをインポート
  • ステップ3:gym APIに登録
  • ステップ4:シナリオパラメータ(格子サイズ、ターゲット、通信)を設定
  • ステップ5:RLフレームワーク(例:Stable Baselines3やRay RLlib)を用いてエージェントをトレーニング
  • ステップ6:内蔵ツールを用いてトレーニングを監視し、エージェントの動作を可視化

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Cooperative Search Environmentの主な特長・利点

コア機能

  • gym互換のマルチエージェント環境
  • 格子ベースと連続シナリオの設定可能
  • 部分観測とカスタマイズ可能な通信トポロジー
  • カスタマイズ可能な報酬共有メカニズム
  • Stable Baselines3やRay RLlibとの連携

利点

  • 協調的MARL研究を促進
  • 高度にカスタマイズ可能かつ拡張可能
  • 軽量なPython実装
  • 既存のワークフローへの容易な統合
  • ビジュアライゼーションとロギングツールを含む

Cooperative Search Environmentの主な使用ケース・アプリケーション

  • 探索・救出シミュレーション研究
  • 協調ターゲット検出研究
  • チーム協調アルゴリズムのベンチマーク
  • MARLにおけるカリキュラム学習実験

Cooperative Search EnvironmentのFAQs

Cooperative Search Environment会社情報

Cooperative Search Environment のレビュー

5/5
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Cooperative Search Environmentの主な競合と代替品は?

  • OpenAI Multi-Agent Particle Environment
  • PettingZoo MARL environments
  • MAgent
  • Ray RLlib multi-agent

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