MARL-DPP는 결정점 프로세스(DPP)를 통해 다양성을 강제하는 오픈소스 프레임워크입니다. 전통적인 MARL 접근법은 정책이 유사한 행동에 수렴하는 문제를 겪는데, MARL-DPP는 DPP 기반 지표를 활용하여 에이전트가 다양한 행동 분포를 유지하도록 장려합니다. 모듈형 코드를 제공하여 DPP를 훈련 목표, 정책 샘플링, 탐색 관리에 포함시키며, OpenAI Gym 및 Multi-Agent Particle Environment(MPE)와 즉시 통합됩니다. 또한 하이퍼파라미터 관리, 로깅, 다양성 메트릭 시각화 유틸리티를 포함합니다. 연구자는 협력적 과제, 자원 할당 및 경쟁 게임에서 다양성 제약의 영향을 평가할 수 있으며, 확장 가능한 설계 덕분에 사용자 정의 환경과 고급 알고리즘도 지원하여 새로운 MARL-DPP 변형을 탐구할 수 있습니다.

alaamoheb의 다중 에이전트 강화학습 라이브러리는 공유 환경에서 다수의 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 용이하게 하는 포괄적인 오픈소스입니다. DQN, PPO, MADDPG 등을 포함한 가치 기반 및 정책 기반 알고리즘의 모듈식 구현을 갖추고 있습니다. 이 저장소는 OpenAI Gym, Unity ML-Agents, StarCraft Multi-Agent Challenge와의 통합을 지원하며, 연구와 현실 영감의 시나리오 모두에 실험을 가능하게 합니다. YAML 기반 실험 설정, 로깅 유틸리티, 시각화 도구를 통해 학습 곡선 모니터링, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 알고리즘 비교가 가능합니다. 이 프레임워크는 협력, 경쟁 및 혼합 다중 에이전트 작업 실험을 가속화하며 재현 가능한 연구와 벤치마킹을 돕습니다.