論文の概要: Unified Distributed Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06946v1
• Date: Sat, 14 May 2022 02:27:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 14:29:44.731395
• Title: Unified Distributed Environment
• Title（参考訳）: 統一分散環境
• Authors: Woong Gyu La, Sunil Muralidhara, Lingjie Kong, Pratik Nichat
• Abstract要約: UDEは、Gazebo、Unity、Unreal、OpenAI Gymなどのシミュレーションプラットフォーム上に構築された環境を統合するように設計されている。 UDEは、統一インターフェースを維持しながら、リモートマシン上で実行するための環境をオフロードすることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3176327333793051
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Unified Distributed Environment (UDE), an environment virtualization toolkit for reinforcement learning research. UDE is designed to integrate environments built on any simulation platform such as Gazebo, Unity, Unreal, and OpenAI Gym. Through environment virtualization, UDE enables offloading the environment for execution on a remote machine while still maintaining a unified interface. The UDE interface is designed to support multi-agent by default. With environment virtualization and its interface design, the agent policies can be trained in multiple machines for a multi-agent environment. Furthermore, UDE supports integration with existing major RL toolkits for researchers to leverage the benefits. This paper discusses the components of UDE and its design decisions.
• Abstract（参考訳）: 強化学習研究のための環境仮想化ツールキットであるUnified Distributed Environment (UDE)を提案する。 UDEは、Gazebo、Unity、Unreal、OpenAI Gymなどのシミュレーションプラットフォーム上に構築された環境を統合するように設計されている。 環境仮想化を通じて、UDEはリモートマシン上で実行するための環境をオフロードし、統一されたインターフェースを維持します。 UDEインターフェースはデフォルトでマルチエージェントをサポートするように設計されている。 環境仮想化とそのインターフェース設計により、エージェントポリシーはマルチエージェント環境のために複数のマシンでトレーニングすることができる。 さらに、UDEは研究者がこの利点を利用するために既存の主要なRLツールキットとの統合をサポートする。 本稿では,UDEの構成要素とその設計決定について論じる。

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