MARL Simulator

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MARL模擬器是一個開源的Python框架,可通過提供可擴展的分佈式訓練、模組化環境API和靈活的智能體通訊協議,來加速多智能體增強學習的研究。基於PyTorch構建,支持網格世界、掠食者-獵物和自定義場景等基準任務。研究人員可以配置獎勵函數、觀察空間和日誌選項,以簡化跨集群和本地機器的實驗。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
May 18 2025
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MARL模擬器是一個開源的Python框架,可通過提供可擴展的分佈式訓練、模組化環境API和靈活的智能體通訊協議,來加速多智能體增強學習的研究。基於PyTorch構建,支持網格世界、掠食者-獵物和自定義場景等基準任務。研究人員可以配置獎勵函數、觀察空間和日誌選項,以簡化跨集群和本地機器的實驗。
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May 18 2025
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精選

MARL Simulator 是什麼?

MARL模擬器旨在促進多智能體增強學習(MARL)算法的高效和可擴展開發。利用PyTorch的分佈式後端,它允許用戶在多個GPU或節點上運行並行訓練,顯著縮短實驗時間。模擬器提供模組化的環境界面,支持標準的基準場景——如協作導航、掠食者-獵物和網格世界——以及用戶定義的自定義環境。智能體可以使用各種通訊協議來協調行動、共享觀察和同步獎勵。可配置的獎勵和觀察空間使得訓練動態可以精細調控,內建的日誌記錄和視覺化工具提供實時性能指標的洞察。

誰會使用 MARL Simulator?

  • 增強學習研究人員
  • AI/機器學習工程師
  • 學者和學生
  • 多智能體系統開發者

如何使用 MARL Simulator?

  • 步驟1:使用`pip install marl-simulator`安裝MARL模擬器。
  • 步驟2:在您的腳本中導入模擬器:`from marl_simulator import Simulator`。
  • 步驟3:定義配置字典或YAML文件,指定環境、智能體、獎勵和通訊協議。
  • 步驟4:初始化模擬器:`sim = Simulator(config)`。
  • 步驟5:運行訓練:`sim.run()`。
  • 步驟6:使用內建的視覺化工具監控日誌並展示性能指標。

平台

  • mac
  • windows
  • linux

MARL Simulator 的核心特徵與益處

主要功能

  • 基於PyTorch的分散式多智能體訓練
  • 模組化環境界面
  • 可定製的獎勵和觀察空間
  • 智能體通訊協議
  • 標準基準場景(網格世界、掠食者-獵物)
  • 日誌記錄和視覺化集成

優點

  • 可擴展的並行實驗執行
  • 靈活的環境定製
  • 增強的重現性
  • 加速MARL研究
  • 支持本地和集群設置

MARL Simulator 的主要使用案例與應用

  • MARL算法基準測試的學術研究
  • 開發協作多智能體系統
  • 原型設計與測試MARL策略
  • 增強學習課程的教學工具

MARL Simulator 的常見問答

MARL Simulator 公司信息

MARL Simulator 評論

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MARL Simulator 的主要競爭對手和替代方案?

  • PettingZoo
  • RLlib
  • Mava
  • MAgent
  • OpenAI Gym

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