Cognitive-AI-Systems/pogema

해결하는 문제

POGEMA는 부분 관측 다중 에이전트 경로 탐색(PO-MAPF) 알고리즘의 테스트 및 개발을 위한 표준화되고 유연한 환경을 제공합니다. 기존의 경로 탐색에서는 중앙 제어기가 모든 에이전트의 계획을 수행하지만, PO-MAPF는 에이전트들이 다른 에이전트와 장애물과의 충돌을 피하면서 목표에 도달하기 위해 국소적 관측에 기반한 분산형 결정을 내려야 합니다.

작동 방식

에이전트가 기준 방향의 인접 셀 간을 이동하는 그리드 기반 시뮬레이션 환경입니다. 각 에이전트는 정보 공유 없이 독립적으로 작동하며, 국소적 시야(관측 반경)에 의존하여 탐색합니다. 시스템은 장애물 밀도 및 그리드 크기와 같은 조정 가능한 파라미터로 랜덤 맵을 생성하거나 사용자 정의 맵 레이아웃을 로드할 수 있습니다.

대상 사용자

다중 에이전트 강화학습(MARL) 및 분산형 경로 탐색 알고리즘에 종사하는 연구자 및 개발자.

주요 특징

• MARL 통합: PettingZoo, PyMARL, SampleFactory, Gymnasium 등의 인기 프레임워크를 네이티브로 지원합니다.
• 사용자 정의 환경: 랜덤 그리드 생성 또는 사용자 정의 텍스트 기반 맵 정의 사용 가능.
• 확장 가능한 설계: 에이전트 수, 그리드 크기, 관측 반경 등의 조정 가능한 파라미터로 확장성 테스트 가능.
• 세부 평가: 기준 구현 및 평가 프로토콜을 제공하는 전용 벤치마크 리포지토리와 함께 제공됩니다.