Repolode
Farama-Foundation

Farama-Foundation/MPE2

Набор многоагентных сред с частицами в стиле PettingZoo для исследований коммуникации, сотрудничества и конкуренции между агентами.

Звёзды
779
Форки
22
Открытые issues
3
Последний коммит
13 дней назад

Что это?

MPE2 — это набор сред для многоагентного обучения с подкреплением, ориентированных на коммуникацию. Агенты-частицы могут перемещаться, общаться, наблюдать друг за другом, толкать друг друга и взаимодействовать с неподвижными ориентирами в двумерном мире.

Среды созданы на основе исходной кодовой базы MPE от OpenAI. В них исправлена дискретизация пространства действий, используемая по умолчанию, согласованы награды и приведены в порядок пространства наблюдений. Кроме того, добавлены три новые среды. Среды доступны через совместимый с PettingZoo API; для установки используйте pip install mpe2.

В набор входят сценарии с противоборством, например Simple Tag и Simple Crypto, и сценарии на сотрудничество, например Simple Spread, Simple Reference и Collect Treasure. Поддерживаются дискретные и непрерывные пространства действий, а результаты можно отображать в окне или в виде массива пикселей.

Ключевые возможности

  • 01Предоставляет многоагентные среды с коммуникацией, перемещением и взаимодействием с ориентирами.
  • 02По умолчанию используются дискретные пространства действий; непрерывные действия можно включить с помощью флага.
  • 03Включает сценарии как с противоборством, так и на сотрудничество.
  • 04Использует API в стиле PettingZoo с agent_iter, last и step.
  • 05Устанавливается через pip и отображает результат в окне или в виде массива пикселей.

Сценарии использования

  • Сравнение алгоритмов многоагентного обучения с подкреплением на небольших задачах коммуникации.
  • Изучение эмерджентной коммуникации между сотрудничающими или конкурирующими агентами.
  • Обучение многоагентному обучению с подкреплением на простых и понятных средах.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет mpe2 из PyPI

    pip install mpe2
  2. 2

    Импортируйте среду и запустите цикл со случайным агентом, как показано в базовом примере

    python -c "from mpe2 import simple_push_v3; env = simple_push_v3.env(render_mode='human'); env.reset(seed=42); env.close()"

Что важно знать

  • Среды представляют собой двумерные симуляции частиц с простой динамикой низкой точности, поэтому они подходят скорее для прототипирования исследований, чем для реалистичных задач.
  • Проект основан на оригинальной кодовой базе MPE от OpenAI, однако используемые по умолчанию дискретные пространства действий отличаются от исходных непрерывных.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое MPE2?
Набор многоагентных сред с частицами в стиле PettingZoo для исследований коммуникации, сотрудничества и конкуренции между агентами. MPE2 — это набор сред для многоагентного обучения с подкреплением, ориентированных на коммуникацию. Агенты-частицы могут перемещаться, общаться, наблюдать друг за другом, толкать друг друга и взаимодействовать с неподвижными ориентирами в двумерном мире.
MPE2 можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
MPE2 распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
MPE2 всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в MPE2 — 9 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать MPE2?
Сравнение алгоритмов многоагентного обучения с подкреплением на небольших задачах коммуникации. Изучение эмерджентной коммуникации между сотрудничающими или конкурирующими агентами. Обучение многоагентному обучению с подкреплением на простых и понятных средах.
Как установить MPE2?
Установите пакет mpe2 из PyPI: pip install mpe2 Импортируйте среду и запустите цикл со случайным агентом, как показано в базовом примере: python -c "from mpe2 import simple_push_v3; env = simple_push_v3.env(render_mode='human'); env.reset(seed=42); env.close()"
Где скачать MPE2?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Farama-Foundation/MPE2

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Универсальный физический движок для быстрой и точной симуляции контактирующих сочленённых тел, широко используемый в робототехнике и исследованиях машинного обучения.

15,8 тыс.1,9 тыс.C++Apache-2.0Обновлён 2 часа назад