このオープンソースプロジェクトは、PyTorchとUnity ML-Agentsを基盤とした完全な多エージェント強化学習フレームワークを提供します。分散型DDPGアルゴリズム、環境ラッパー、訓練スクリプトを含みます。ユーザーはエージェントのポリシー、批評ネットワーク、リプレイバッファー、並列訓練ワーカーを設定できます。ロギングフックによりTensorBoardでの監視が可能で、モジュラーコードはカスタム報酬関数や環境パラメータをサポートします。リポジトリには協力ナビゲーションタスクを示すサンプルUnityシーンが含まれ、シミュレーション内での多エージェントシナリオの拡張やベンチマークに最適です。

MultiAgentSystemsは、マルチエージェント強化学習(MARL)アプリケーションの構築と評価のプロセスを簡素化することを目的としています。このプラットフォームには、MADDPG、QMIX、VDNを含む最先端のアルゴリズムの実装や、集中訓練と分散実行を行う環境が含まれます。OpenAI Gymと互換性のあるモジュール式の環境ラッパー、エージェント間の通信プロトコル、報酬調整や収束率などの指標を追跡するロギングユーティリティを備えています。研究者は、エージェントアーキテクチャのカスタマイズ、ハイパーパラメータ調整、協力ナビゲーション、資源分配、敵対的ゲームなどのシミュレーションを行うことができます。PyTorch、GPUアクセラレーション、TensorBoardのサポートにより、協力と競争のマルチエージェントの分野での実験とベンチマークを加速させます。