arXiv cs.LG· Isaac Peterson, Christopher Allred, Jacob Morrey, Mario Harper·· 9 小时前AI 评分31
HARL-A：基于 IsaacLab 的可扩展异构多智能体对抗强化学习基准框架
HARL-A: An Extensible Benchmark Framework for Heterogeneous Multi-Agent Adversarial Reinforcement Learning in IsaacLab
AI 导读
HARL-A 是一个基于 IsaacLab 构建的开源异构多智能体对抗强化学习基准框架，支持任意数量队伍及每队任意机器人形态组合的对抗策略训练与评测。该框架扩展了 HARL 算法库与 IsaacLab，提供模块化架构、Sumo/Soccer/3D Galaga 三个基准环境，以及十余个覆盖同构与异构队伍配置的预训练策略，已公开于 Hugging Face。代码、环境、策略与文档均已开放获取。
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