VMASは、GPU上でスケーラブルな環境シミュレーションと方針訓練のために設計されたオープンソースのマルチエージェント強化学習フレームワークです。PPO、MADDPG、QMIXなどの組み込みアルゴリズムを提供し、集中訓練と分散実行をサポートし、柔軟な環境インターフェース、カスタマイズ可能な報酬関数、パフォーマンス監視ツールを備え、効率的なMARLの開発と研究を支援します。
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May 12 2025
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VMASは、GPU上でスケーラブルな環境シミュレーションと方針訓練のために設計されたオープンソースのマルチエージェント強化学習フレームワークです。PPO、MADDPG、QMIXなどの組み込みアルゴリズムを提供し、集中訓練と分散実行をサポートし、柔軟な環境インターフェース、カスタマイズ可能な報酬関数、パフォーマンス監視ツールを備え、効率的なMARLの開発と研究を支援します。
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VMASとは?

VMASは、深層強化学習を用いたマルチエージェントシステムの構築と訓練のための総合ツールキットです。GPUを用いた複数の環境インスタンスの並列シミュレーションをサポートし、高スループットのデータ収集とスケーラブルな訓練を可能にします。PPO、MADDPG、QMIX、COMAなどの人気MARLアルゴリズムの実装と、迅速なプロトタイピングのためのモジュール式のポリシーと環境インターフェースを含みます。フレームワークは、分散実行を伴う集中訓練(CTDE)を促進し、カスタマイズ可能な報酬調整、観測空間、ログ記録やビジュアライゼーションのためのコールバックフックを提供します。そのモジュール設計により、PyTorchモデルや外部環境とのシームレスな統合を実現し、ロボット工学、交通制御、資源配分、ゲームAIシナリオなどにおける協力、競争、混合動機のタスクの研究に最適です。

誰がVMASを使うの?

  • 強化学習研究者
  • 機械学習エンジニア
  • ロボティクス開発者
  • ゲームAI開発者
  • 学術機関

VMASの使い方は?

  • Step1: pip install vmasを実行してVMASをインストール
  • Step2: VMASインターフェースを使ってマルチエージェント環境を定義または選択
  • Step3: YAMLまたはPythonスクリプトでエージェントの方針とハイパーパラメータを設定
  • Step4: PPO、MADDPG、またはQMIXなどのMARLアルゴリズムを選択して初期化
  • Step5: VMASランナーを使って訓練を開始し、ログを監視し、シミュレーションで方針を評価

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

VMASの主な特長・利点

コア機能

  • GPUアクセラレーションされた並列環境シミュレーション
  • 組み込みのMARLアルゴリズム(PPO、MADDPG、QMIX、COMA)
  • モジュール式環境とポリシーインターフェース
  • 集中訓練と分散実行をサポート
  • カスタマイズ可能な報酬調整とコールバックフック

利点

  • 複数GPUによるスケーラブルな訓練
  • MARLタスクの迅速なプロトタイピング
  • 高スループットなデータ収集
  • PyTorchとのシームレスな統合
  • 拡張性とオープンソース

VMASの主な使用ケース・アプリケーション

  • 協力型ロボットのスウォーム制御
  • 自律交通信号最適化
  • マルチエージェントゲームAI開発
  • 分散システムにおける資源配分
  • 競争的および混合動機の研究シナリオ

VMASのFAQs

VMAS会社情報

VMASの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
193
平均訪問時間
00:00:40
訪問あたりのページ数
2.51
直帰率
50.38%
Oct 2025 - Dec 2025 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ1地域
Canada
100%
Oct 2025 - Dec 2025 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Direct
84.60%
Search
8.04%
Referrals
5.90%
Social
1.13%
Paid Referrals
0.24%
Mail
0.09%
Oct 2025 - Dec 2025 デスクトップのみ

VMAS のレビュー

5/5
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VMASの主な競合と代替品は?

  • Ray RLlib
  • OpenAI Mava
  • PettingZoo + SMAC
  • Acme MARL toolkit

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