PommerLearn позволяет исследователям и разработчикам обучать многоагентных RL-ботов в среде игры Pommerman. Включает готовые реализации популярных алгоритмов (PPO, DQN), гибкие конфигурационные файлы для гиперпараметров, автоматическое логирование и визуализацию метрик обучения, контрольные точки моделей и скрипты оценки. Его модульная архитектура облегчает расширение новыми алгоритмами, настройку среды и интеграцию с стандартными ML-библиотеками, такими как PyTorch.

Этот репозиторий предоставляет полный набор алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем, включая MADDPG, DDPG, PPO и другие, интегрированные с стандартными тестовыми средами, такими как Multi-Agent Particle Environment и OpenAI Gym. Он включает настраиваемые оболочки окружений, конфигурируемые скрипты обучения, логирование в реальном времени и метрики оценки производительности. Пользователи могут легко расширять алгоритмы, адаптировать их под собственные задачи и сравнивать политики в условиях сотрудничества и конфликта с минимальной настройкой.