Farama-Foundation/PettingZoo

해결하는 문제

PettingZoo는 멀티 에이전트 강화 학습(MARL) 연구를 위한 표준화된 Python 라이브러리를 제공하도록 설계되었습니다. 멀티 에이전트 환경을 위한 통합된 API의 부재를 해결하며, Gymnasium 라이브러리의 멀티 에이전트 대응 버전 역할을 합니다.

작동 방식

이 라이브러리는 단일 API 아래에서 다양한 유형의 멀티 에이전트 RL 환경을 지원하고 일반적인 버그를 줄이기 위해 환경을 Agent Environment Cycle (AEC) 게임으로 모델링합니다. 두 가지 주요 상호작용 모드인 AEC API와 에이전트가 동시에 행동하는 환경을 위한 Parallel API를 제공합니다. Atari 2600 게임, 고전 보드 및 카드 게임, Butterfly와 같은 특수 협력 그래픽 게임 등 여러 환경 제품군을 포함합니다.

대상

RL 모델을 훈련하고 평가하기 위해 일관된 환경 세트와 표준화된 상호작용 방식이 필요한 멀티 에이전트 강화 학습 분야의 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

주요 특징

• 다양한 환경 제품군: Atari, Butterfly, Classic 및 SISL 환경을 포함합니다.
• 표준화된 API: 멀티 에이전트 상호작용을 위한 일관된 인터페이스를 제공하여 환경 생성 및 커스텀의 복잡성을 줄입니다.
• 버전 관리된 환경: 연구 재현성을 보장하기 위해 엄격한 버전 관리(예: "_v0")를 유지합니다.
• 통합: 프레임 스태킹 및 정규화와 같은 일반적인 래퍼를 제공하는 SuperSuit와 같은 다른 RL 도구와 함께 작동합니다.