MGym

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MGym é uma estrutura de código aberto em Python que agiliza o desenvolvimento e a simulação de ambientes de aprendizado por reforço multiagente. Oferece uma API padronizada para definir espaços de observação e ação, suporta interações de agentes paralelos e sequenciais, e inclui utilitários para avaliação de desempenho de algoritmos. O design modular do MGym e sua fácil integração com bibliotecas populares de RL aceleram pesquisas e aplicações educacionais em cenários de cooperação, competição e agentes mistos.
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May 11 2025
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MGym é uma estrutura de código aberto em Python que agiliza o desenvolvimento e a simulação de ambientes de aprendizado por reforço multiagente. Oferece uma API padronizada para definir espaços de observação e ação, suporta interações de agentes paralelos e sequenciais, e inclui utilitários para avaliação de desempenho de algoritmos. O design modular do MGym e sua fácil integração com bibliotecas populares de RL aceleram pesquisas e aplicações educacionais em cenários de cooperação, competição e agentes mistos.
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O que é MGym?

MGym é uma estrutura especializada para criar e gerenciar ambientes de aprendizado por reforço multiagente (MARL) em Python. Permite aos usuários definir cenários complexos com múltiplos agentes, cada um com espaços de observação e ação ajustáveis, funções de recompensa e regras de interação. MGym suporta modos de execução síncrona e assíncrona, oferecendo simulação de agentes em paralelo e por turnos. Com uma API similar à do Gym, MGym integra-se facilmente com bibliotecas populares de RL como Stable Baselines, RLlib e PyTorch. Inclui módulos utilitários para benchmarking de ambientes, visualização de resultados e análise de desempenho, facilitando a avaliação sistemática de algoritmos MARL. Sua arquitetura modular permite prototipagem rápida de tarefas cooperativas, competitivas ou de agentes mistos, capacitando pesquisadores e desenvolvedores a acelerarem experimentações e pesquisas em MARL.

Quem usará MGym?

  • Pesquisadores de aprendizado por reforço
  • Desenvolvedores de IA
  • Educadores acadêmicos
  • Estudantes de aprendizado de máquina
  • Cientistas de dados focados em sistemas multiagente

Como usar MGym?

  • Passo 1: Instale o MGym via pip com 'pip install mgym' ou clone o repositório.
  • Passo 2: Importe o mgym em Python e registre ou crie um ambiente multiagente usando a API fornecida.
  • Passo 3: Defina espaços de observação e ação personalizados para cada agente usando utilitários gym.Space.
  • Passo 4: Implemente funções de recompensa e regras de interação estendendo as classes base do ambiente.
  • Passo 5: Inicialize o ambiente, chame env.reset(), depois utilize um loop com env.step(ações) para simular as interações dos agentes.
  • Passo 6: Integre o ambiente com bibliotecas RL como Stable Baselines ou RLlib para treinar políticas multiagente.
  • Passo 7: Use ferramentas incorporadas de benchmarking e visualização para avaliar e monitorar o desempenho do algoritmo.

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de MGym

Principais recursos

  • API similar ao Gym para ambientes multiagente
  • Espaços de observação e ação personalizáveis
  • Suporte para execução síncrona e assíncrona de agentes
  • Módulos de benchmarking de desempenho
  • Integração com Stable Baselines, RLlib, PyTorch
  • Utilitários para renderização e visualização de ambientes

Os benefícios

  • Facilita a criação de ambientes MARL
  • Aumenta a reprodutibilidade com API padronizada
  • Acelera a pesquisa com benchmarking integrado
  • Facilita a prototipagem rápida de cenários complexos
  • Design modular para fácil extensão
  • Compatibilidade ampla com bibliotecas RL populares

Principais Casos de Uso & Aplicações de MGym

  • Desenvolvimento de tarefas cooperativas multiagente, como perseguição e evasão
  • Benchmarking de algoritmos competitivos MARL
  • Ensino de conceitos MARL em cursos acadêmicos
  • Simulação de ambientes híbridos cooperativos e competitivos
  • Avaliação de novas estratégias de aprendizado multiagente

FAQs sobre MGym

Informações da Empresa MGym

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Principais Concorrentes e Alternativas de MGym?

  • PettingZoo
  • OpenAI Gym
  • RLlib Environments
  • MAgent
  • Unity ML-Agents

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