Многопро Agentное обучение с подкреплением от alaamoheb — это комплексная открытая библиотека, предназначенная для облегчения разработки, обучения и оценки нескольких агентов, действующих в общих средах. В ней реализованы модульные алгоритмы, основанные на ценности и политике, такие как DQN, PPO, MADDPG и другие. Репозиторий поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, Unity ML-Agents и StarCraft Multi-Agent Challenge, позволяя экспериментировать как в исследовательских, так и в реалистичных сценариях. Благодаря настраиваемым YAML-экспериментальным настройкам, утилитам логирования и инструментам визуализации, специалисты могут отслеживать кривые обучения, подбирать гиперпараметры и сравнивать разные алгоритмы. Этот фреймворк ускоряет эксперименты в кооперативных, соревновательных и смешанных многопро Agentных задачах, облегчая воспроизводимость исследований и бенчмаркинг.

Этот проект с открытым исходным кодом представляет собой полный фреймворк обучения с подкреплением для нескольких агентов на базе PyTorch и Unity ML-Agents. Включает децентрализованные алгоритмы DDPG, обертки окружения и тренировочные скрипты. Пользователи могут настраивать политики агентов, критические сети, буферы повторных данных и параллельных рабочих. Встроены хуки для логирования и мониторинга с помощью TensorBoard, а модульная структура позволяет легко внедрять пользовательские функции награды и параметры окружения. В репозитории есть примерные сцены Unity с демонстрациями задач совместной навигации, что делает его идеально подходящим для расширения и бенчмаркинга сценариев с множеством агентов в симуляциях.