MARL Simulator는 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. PyTorch의 분산 백엔드를 활용하여 사용자가 여러 GPU 또는 노드에서 병렬 학습을 실행할 수 있도록 하여 실험 시간을 크게 줄입니다. 시뮬레이터는 협력 내비게이션, 포식자-피식자, 격자 세계 등과 사용자 정의 환경을 지원하는 모듈형 환경 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 다양한 통신 프로토콜을 활용하여 행동을 조정하고, 관측을 공유하며, 보상을 동기화할 수 있습니다. 구성 가능한 보상 및 관측 공간은 학습 역학에 세밀한 제어를 가능하게 하며, 내장 로깅 및 시각화 도구는 성능 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games란?
PettingZoo 게임을 위한 강화 학습 에이전트는 Python 기반 코드 라이브러리로, PettingZoo 환경에서 사용할 수 있는 다중 에이전트 RL용 DQN, PPO 및 A2C 알고리즘을 즉시 제공하며 표준화된 훈련 및 평가 스크립트, 조정 가능한 하이퍼파라미터, TensorBoard 로깅, 경쟁 및 협력 게임 지원 등을 갖추고 있습니다. 연구원과 개발자는 이 저장소를 클론하여 환경 및 알고리즘 파라미터를 조정하고, 훈련 세션을 실행하며, 메트릭을 시각화하여 빠르게 실험하고 비교할 수 있습니다.
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games 핵심 기능
