Mean-Field MARL

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Mean-Field MARL是一個針對使用平均場近似的多智能體增強學習而設計的開源Python函式庫。它提供平均場Q-learning算法的實現和在各種環境中的基準測試。開發者和研究者可以輕鬆配置實驗、運行跨百個代理的擴展訓練、並使用內建指標評估策略。該庫支持模組化環境整合、可重複實驗,以及通過標準化流程進行性能視覺化。
新增日期:
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May 07 2025
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Mean-Field MARL是一個針對使用平均場近似的多智能體增強學習而設計的開源Python函式庫。它提供平均場Q-learning算法的實現和在各種環境中的基準測試。開發者和研究者可以輕鬆配置實驗、運行跨百個代理的擴展訓練、並使用內建指標評估策略。該庫支持模組化環境整合、可重複實驗,以及通過標準化流程進行性能視覺化。
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Mean-Field MARL 是什麼?

Mean-Field MARL提供一個強大的Python框架,用於實現和評估平均場多智能體增強學習算法。它通過建模鄰近代理的平均效應來近似大規模代理交互,利用平均場Q-learning。該函式庫包括環境包裝器、代理策略模組、訓練迴圈與評估指標,能在數百個代理上進行擴展訓練。基於PyTorch進行GPU加速,支持Particle World與Gridworld等可定制環境。模組化設計方便增添新算法,並配備內建的日誌紀錄及Matplotlib可視化工具,用於追蹤獎勵、損失曲線與平均場分布。範例腳本與文件指引用戶進行設置、實驗配置與結果分析,非常適合用於大型多智能體系統的研究與原型開發。

誰會使用 Mean-Field MARL?

  • 多智能體強化學習研究者
  • 建立大型模擬的AI/ML工程師
  • 教授RL算法的學術人士
  • AI與機器人學的碩士生

如何使用 Mean-Field MARL?

  • 第1步:從GitHub複製庫(git clone https://github.com/Adriano-7/mean-field-marl)。
  • 第2步:安裝相依套件(pip install -r requirements.txt)。
  • 第3步:在設定檔中配置環境與超參數。
  • 第4步:選擇或新增支援的環境(例如Particle World、Gridworld)。
  • 第5步:執行訓練腳本(python train.py --config config.yaml)。
  • 第6步:使用內建日誌與Matplotlib圖表監控訓練進度。
  • 第7步:用評估腳本評估策略並將結果匯出至TensorBoard。
  • 第8步:透過擴展模組化程式碼自訂算法或環境。

平台

  • mac
  • windows
  • linux

Mean-Field MARL 的核心特徵與益處

主要功能

  • 平均場Q-learning算法實作
  • Particle World與Gridworld的環境封裝器
  • 百餘代理的擴展性訓練管道
  • 模組化策略、訓練與評估模組
  • 基於PyTorch的GPU加速
  • 內建日誌與Matplotlib視覺化

優點

  • 高效擴展多智能體強化學習至大型族群
  • 標準化流程下的可重複實驗
  • 輕鬆整合環境與擴展算法
  • 完整的文件與範例腳本
  • 透過圖表與TensorBoard追蹤性能

Mean-Field MARL 的主要使用案例與應用

  • 大規模多智能體協同研究
  • 平均場強化學習算法的基準測試
  • 學術課程與實驗室作業
  • 新型MARL方法的原型設計與測試

Mean-Field MARL 的常見問答

Mean-Field MARL 公司信息

Mean-Field MARL 評論

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  • PettingZoo
  • Mava
  • OpenAI Multi-Agent Particle Environments
  • MAgent

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