cool-RR/marley
🏗️ フレームワークcool-RR
マルチエージェント強化学習の研究・実験を加速させる、Python特化型フレームワーク。
Marleyは、マルチエージェント強化学習（MARL）の複雑な課題に対処するための専用インフラストラクチャです。KerasおよびTensorFlowエコシステム上に構築されており、エージェントの行動、状態空間、報酬関数を定義するための構造化されたアプローチを提供します。本フレームワークは、他のエージェントの学習に伴い最適なポリシーが変化する「非定常性」というMARL特有の課題を扱うように設計されています。主な機能には、Q学習実装のためのモジュール式コンポーネントが含まれており、基礎的なコードをゼロから書くことなく、さまざまな強化学習アーキテクチャを試すことが可能です。学術研究や、シミュレーション環境でのエージェントの協調・競争をテストするプロトタイピングに最適です。インタラクションのロジックを抽象化することで、ユーザーは洗練された報酬構造やエージェントポリシーの設計に集中できます。