品質重視のMARL 연구ツール

信頼性と耐久性に優れたMARL 연구ツールを使って、安心して業務を進めましょう。

MARL 연구

  • カスタマイズ可能なシナリオ、報酬、エージェント通信を備えたGym対応のマルチエージェント強化学習環境。
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    DeepMind MAS Environmentとは?
    DeepMind MAS Environmentは、マルチエージェント強化学習タスクの構築とシミュレーションのための標準化されたインターフェースを提供するPythonライブラリです。エージェントの数を設定し、観測および行動空間を定義し、報酬構造をカスタマイズできます。フレームワークはエージェント間通信チャネル、パフォーマンスロギング、レンダリング機能をサポートします。研究者はTensorFlowやPyTorchなどの人気RLライブラリとシームレスに統合し、新しいアルゴリズムのベンチマーク、通信プロトコルのテスト、離散および連続制御ドメインの解析が可能です。
    DeepMind MAS Environment コア機能
    • OpenAI Gym互換API
    • 可設定のチームサイズを持つマルチエージェントサポート
    • カスタマイズ可能な観測・行動空間
    • 柔軟な報酬関数設定
    • エージェント通信チャネル
    • 協力・競争モードを備えたシナリオジェネレーター
    • レンダリングとロギングユーティリティ
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