marl

強化学習のための、モジュール式でプリミティブ中心の Python ファーストな PyTorch ライブラリ

🦁 JAXにおけるマルチエージェント強化学習の迅速な実験を可能にする、研究者向けのコードベース

JAXを使用したマルチエージェント強化学習

SMAC でファインチューニングされた MARL アルゴリズム（大半のシナリオで勝率 100%）

BenchMARLは、マルチエージェント強化学習（MARL）のベンチマークを行うためのライブラリです。BenchMARLを使用することで、「再現性」と「標準化」という2つの核心的原則に基づき、さまざまなMARLアルゴリズム、タスク、モデルを迅速に比較できます。

VMAS は、効率的なマルチエージェント強化学習のベンチマーク用に設計されたベクトル化・微分可能なシミュレータです。PyTorch で書かれたベクトル化 2D 物理エンジンと、一連の困難なマルチロボットシナリオで構成されています。追加のシナリオは、シンプルでモジュール式なインターフェースを通じて実装できます。