MARL-DPPは、決定点過程（DPP）を用いて多様性を強制するマルチエージェント強化学習（MARL）を可能にするオープンソースのフレームワークです。従来のMARLアプローチは、しばしばポリシーが似た行動へ収束してしまう問題があり、MARL-DPPはこれをDPPベースの指標を取り入れることで、エージェントが多様な行動分布を維持できるよう支援します。ツールキットは、DPPを訓練目的、ポリシーサンプリング、探索管理に組み込むためのモジュール化されたコードを提供します。標準のOpenAI Gym環境やMulti-Agent Particle Environment（MPE）との即時連携、ハイパーパラメータ管理、ロギング、多様性指標の可視化ツールも備えています。研究者は、多様性制約が協調タスク、資源配分、競争ゲームに与える影響を評価できます。拡張性の高い設計により、カスタム環境や高度なアルゴリズムの導入も容易で、新しいMARL-DPPバリアントの探索を促進します。

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。

CommNetは、複数のエージェントが各タイムステップで隠れ状態を共有し、協力環境でアクションを調整することを可能にする研究志向のライブラリです。PyTorchによるモデル定義、学習および評価スクリプト、OpenAI Gym用環境ラッパー、通信チャネル、エージェント数、ネットワーク深度のカスタマイズに役立つユーティリティを含みます。研究者や開発者は、ナビゲーション、追跡・回避、リソース収集タスクにおいて、エージェント間の通信戦略のプロトタイピングとベンチマークにCommNetを活用できます。

このリポジトリは、PyTorchを使用したマルチエージェント強化学習における出現通信を実現します。ユーザーは送信者および受信者のニューラルネットワークを設定し、指示ゲームや協力ナビゲーションをプレイさせることで、離散または連続の通信チャネルを開発させます。訓練、評価、学習されたプロトコルの可視化のためのスクリプトや、環境作成、メッセージのエンコード・デコードのユーティリティも提供されています。研究者はカスタムタスクの追加やネットワークアーキテクチャの変更、プロトコルの効率性解析などを行い、エージェント通信の迅速な実験を促進します。

multi_agent_celarは、模擬環境内で複数のインテリジェントエージェント間の出現言語によるコミュニケーションを可能にするモジュラーAIプラットフォームとして設計されています。ユーザーはポリシーファイルを通じてエージェントの挙動を定義し、環境パラメータを設定し、エージェントが自らの通信プロトコルを進化させて協力タスクを解決する協調トレーニングを開始できます。このフレームワークには、評価スクリプト、可視化ツール、およびスケーラブルな実験のサポートが含まれており、多エージェントコラボレーション、出現言語、意思決定プロセスに関する研究に最適です。

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow は、Atari Breakout 環境に特化した DQN アルゴリズムの完全な実装です。畳み込みニューラルネットワークを用いてQ値を近似し、連続した観測間の相関を破るために経験リプレイを使用し、訓練安定化のために定期的に更新されるターゲットネットワークを採用しています。エージェントはε-greedyポリシーに従って探索し、生のピクセル入力からスクラッチで訓練可能です。リポジトリには設定ファイル、報酬の増加を監視する訓練スクリプト、訓練済みモデルのテストのための評価スクリプト、宛にTensorBoardによる訓練メトリクスの可視化ツールが含まれています。ユーザーは学習率、リプレイバッファサイズ、バッチサイズなどのハイパーパラメータを調整して異なる設定を試すことができます。