論文の概要: TABX: A High-Throughput Sandbox Battle Simulator for Multi-Agent Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01665v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 05:34:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.922388
• Title: TABX: A High-Throughput Sandbox Battle Simulator for Multi-Agent Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: マルチエージェント強化学習のための高速サンドボックスバトルシミュレータTABX
• Authors: Hayeong Lee, JunHyeok Oh, Byung-Jun Lee,
• Abstract要約: 我々は、再構成可能なマルチエージェントタスクのために、JAX (TABX) におけるトータル・アクセラレーション・バトルシミュレータを導入する。 TABXは大規模な並列化を可能にし、計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 高速でスケーラブルで簡単にカスタマイズできるフレームワークを提供することで、TABXは将来の研究のためのスケーラブルな基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.254850120280717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The design of environments plays a critical role in shaping the development and evaluation of cooperative multi-agent reinforcement learning (MARL) algorithms. While existing benchmarks highlight critical challenges, they often lack the modularity required to design custom evaluation scenarios. We introduce the Totally Accelerated Battle Simulator in JAX (TABX), a high-throughput sandbox designed for reconfigurable multi-agent tasks. TABX provides granular control over environmental parameters, permitting a systematic investigation into emergent agent behaviors and algorithmic trade-offs across a diverse spectrum of task complexities. Leveraging JAX for hardware-accelerated execution on GPUs, TABX enables massive parallelization and significantly reduces computational overhead. By providing a fast, extensible, and easily customized framework, TABX facilitates the study of MARL agents in complex structured domains and serves as a scalable foundation for future research. Our code is available at: https://anonymous.4open.science/r/TABX-00CA.
• Abstract（参考訳）: 協調型マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムの開発と評価において,環境設計が重要な役割を担っている。 既存のベンチマークでは重要な課題が強調されているが、カスタム評価シナリオを設計するために必要なモジュール性が欠如していることが多い。 JAX(Ttally Accelerated Battle Simulator in JAX)は,マルチエージェントタスクを再構成可能な高スループットサンドボックスである。 TABXは環境パラメータのきめ細かい制御を提供し、多様なタスクの複雑な範囲にわたる創発的エージェントの挙動とアルゴリズムのトレードオフを体系的に調査することを可能にする。 GPU上でハードウェアアクセラレーションを実行するためにJAXを利用することで、TABXは大規模な並列化を可能にし、計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 高速で拡張性があり、カスタマイズが容易なフレームワークを提供することで、TABXは複雑な構造化ドメインにおけるMARLエージェントの研究を促進し、将来の研究のスケーラブルな基盤として機能する。 私たちのコードは、https://anonymous.4open.science/r/TABX-00CAで利用可能です。

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