而对于多智能体强化学习算法框架方面的发展,现有的工作更多聚焦在算法实现,并不太注重算法在大规模场景下的扩展性,或者更多的是专为某些场景设计的算法库,像 PyMARL、SMARTS 这样的框架,其作用更偏向于服务专门领域内的 benchmark,在算法类型上,大部分框架也做得并不全面。因此对于多智能体强化学习算法框架支持这一块...
目前，OpenRL 支持的特性包括：简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口支持自然语言任务（如对话任务）的强化学习训练支持从 Hugging Face 上导入模型和数据支持 LSTM，GRU，Transformer 等模型支持多种训练加速，例如：自动混合精度训练，半精度策略网络收集数据等支持用户自定义训练模型、奖励模型、训练数据以及...
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, P…
作业进程的半主动执行能够提高训练任务的并行度;(2)Actor-Evaluator-Learner 模型:解耦数据流,以满足多节点灵活的数据存储和分发;(3)从训练层面对多智能体强化学习进行抽象:尝试提高多智能体算法在不同训练模式之间的复用率,比如 DDPG 或者 DQN 可以很方便地嫁接...
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
基于种群的多智能体强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,大幅...
基于种群的多智能体深度强化学习(PB-MARL)方法在星际争霸、王者荣耀等游戏AI上已经得到成功验证,MALib 则是首个专门面向 PB-MARL 的开源大规模并行训练框架。MALib 支持丰富的种群训练方式(例如,self-play, PSRO, league training),并且实现和优化了常见多智能体深度强化学习算法,为研究人员降低并行化工作量的同时,...
强化学习研究框架 OpenRL 是基于 PyTorch 开发的,已经在 GitHub 上开源。 OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL 基于 PyTorch 进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前,OpenR...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、离线强化学习、自博弈训练、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。 目前,OpenRL支持的特性包括: ...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发,目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。 目前,OpenRL支持的特性包括:简单易用且