品質重視の보상 설계ツール

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

보상 설계

  • PySC2を使用したStarCraft IIにおける生レベルのエージェント制御と協調を可能にする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。
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    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Rawとは?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Rawは、StarCraft IIで複数のAIエージェントを開発、訓練、評価するための完全なツールキットを提供します。ユニットの移動やターゲット指定、能力制御の低レベルコントロールを公開し、柔軟な報酬設計とシナリオ構成を可能にします。ユーザーはカスタムニューラルネットワークアーキテクチャを簡単に組み込み、チーム間の協調戦略を定義し、メトリクスを記録できます。PySC2上に構築されており、並列訓練、チェックポイント作成、可視化をサポートし、協調型・対抗型のマルチエージェント強化学習の研究を進めるのに理想的です。
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw コア機能
    • PySC2を使ったユニット単位の低レベル制御
    • カスタマイズ可能なマルチエージェントシナリオ設定
    • 柔軟な報酬設計と環境ラッパー
    • ロギング、チェックポイント、パフォーマンスの可視化
    • 並列訓練および評価パイプライン
  • カスタマイズ可能な環境で同時にエージェントの協力、競争、訓練を可能にするPythonベースのマルチエージェントシミュレーションフレームワークです。
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    MultiAgentesとは?
    MultiAgentesは、環境とエージェントを定義するためのモジュラーアーキテクチャを提供し、同期および非同期のマルチエージェント間の相互作用をサポートします。環境とエージェントの基本クラス、協力および競争タスクの事前定義されたシナリオ、報酬関数のカスタマイズツール、エージェント間の通信と観察共有のAPIを含みます。ビジュアリゼーションツールはエージェントの行動をリアルタイムで監視可能にし、ロギングモジュールはパフォーマンスメトリクスの記録と分析を行います。このフレームワークはGym互換の強化学習ライブラリとシームレスに統合されており、既存のアルゴリズムを用いてエージェントの訓練が可能です。MultiAgentesは拡張性を念頭に設計されており、新しい環境テンプレート、エージェントタイプ、通信プロトコルを追加して多様な研究や教育用途に対応できます。
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