- ステップ1: GitHubからMARTIリポジトリをクローンします。
- ステップ2: pipを使用して依存関係(例: gym、PyTorch、TensorFlow)をインストールします。
- ステップ3: シミュレーション環境とエージェント設定を設定ファイルで構成します。
- ステップ4: マルチエージェントRLアルゴリズムのモジュールを選択または実装します。
- ステップ5: ロギングを有効にして実験を開始するために訓練スクリプトを実行します。
- ステップ6: 生成された指標やビジュアリゼーションを通じて訓練を監視します。
- ステップ7: 内蔵のレポートツールを使うか、ログをエクスポートして結果を分析します。
- ステップ8: ハイパーパラメータや環境シナリオを調整して反復します。