Исследование mean-field оптимизацией в задачах Multi-Agent Reinforcement Learning

Аннотация

Целью дипломной работы является исследование оптимизаций среднего поля в задачах обучения с подкреплением с множеством аген­тов.
Методы исследования: изучение теории, анализ текущих решений, сравнение, эксперимент.
В ходе работы была дана альтернативная реализация оптимиза­ции среднего поля для обучения с подкреплением с множеством агентов, с использованием современных модулей для обучения с подкреплением на языке python: stable_baselines_v3, supersuit, pettingzoo