AutoDRIVE Cooperative MARL은 AutoDRIVE 도시 주행 시뮬레이터와 적응 가능한 다중 에이전트 강화학습 알고리즘을 결합한 GitHub 호스팅 프레임워크입니다. 훈련 스크립트, 환경 래퍼, 평가 지표, 시각화 도구를 포함하여 협력 운전 정책을 개발 및 벤치마킹할 수 있습니다. 사용자는 에이전트 관측 공간, 보상 함수, 훈련 하이퍼파라미터를 구성할 수 있습니다. 이 저장소는 모듈식 확장을 지원하여 사용자 정의 시나리오 정의, 커리큘럼 학습, 성능 추적이 가능합니다.

이 저장소는 MADDPG, DDPG, PPO 등을 비롯한 완전한 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘 세트를 표준 벤치마크인 Multi-Agent Particle Environment와 OpenAI Gym과 통합하여 제공합니다. 사용자 맞춤형 환경 래퍼, 구성 가능한 훈련 스크립트, 실시간 로깅 및 성능 평가 지표를 특징으로 하며, 사용자는 알고리즘 확장, 맞춤 작업에 적응시키기 쉽고, 최소한의 설정으로 협력 및 경쟁 환경 간 정책을 비교할 수 있습니다.

MultiAgentSystems는 멀티 에이전트 강화 학습(MARL) 애플리케이션의 구축 및 평가 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 MADDPG, QMIX, VDN과 같은 최신 알고리즘 구현과 중앙 집중형 학습 및 분산 실행을 포함합니다. OpenAI Gym과 호환되는 모듈형 환경 래퍼, 에이전트 간 통신 프로토콜, 보상 설계 및 수렴률과 같은 메트릭을 추적하는 로깅 유틸리티를 제공합니다. 연구자는 에이전트 아키텍처를 사용자 정의하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 협력 내비게이션, 자원 배분, 적대적 게임 등의 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. PyTorch, GPU 가속, TensorBoard 통합 지원으로, MultiAgentSystems는 협력 및 경쟁 멀티 에이전트 분야의 실험과 벤치마킹을 가속화합니다.