cool-RR/marley
🏗️ 框架cool-RR
专为多智能体强化学习实验与研究设计的 Python 框架。
Marley 是一个专注于多智能体强化学习（MARL）的基础设施，旨在解决同时训练多个智能体所带来的复杂性。它构建在 Keras 和 TensorFlow 生态系统之上，为定义智能体行为、状态空间和奖励函数提供了结构化方案。该框架专门处理多智能体环境中固有的非平稳性问题，即当其他智能体不断学习和适应时，单个智能体的最优策略会随之改变。其核心功能包括用于 Q-learning 实现的模块化组件，使用户无需从零开始构建底层逻辑即可尝试不同的强化学习架构。它非常适合学术研究和原型设计，帮助开发者在模拟环境中测试智能体的协作或竞争策略。通过抽象化交互逻辑，Marley 让用户能够专注于设计复杂的奖励结构和智能体策略。
💡核心亮点
- ├─多智能体强化学习抽象化
- ├─基于 Keras 和 TensorFlow 构建
- └─针对 Q-learning 算法优化
🎯适用人群
- ├─AI 研究人员
- └─强化学习工程师