Unreal-MAP: Unreal-Engine-Based General Platform for Multi-Agent Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2503.15947v1 📥 PDF

作者: Tianyi Hu, Qingxu Fu, Zhiqiang Pu, Yuan Wang, Tenghai Qiu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-03-20

💡 一句话要点

提出基于虚幻引擎的通用多智能体强化学习平台Unreal-MAP，促进算法与定制任务的集成。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 虚幻引擎 通用平台 任务定制 算法集成

📋 核心要点

  1. 现有MARL平台在任务定制和视觉逼真度方面存在局限性，难以充分利用丰富的游戏引擎资源。
  2. Unreal-MAP利用虚幻引擎的强大功能，提供了一个灵活、可定制且视觉逼真的多智能体强化学习环境。
  3. 通过在Unreal-MAP上部署SOTA算法并进行实验分析，验证了该平台在MARL研究中的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出Unreal Multi-Agent Playground (Unreal-MAP)，这是一个基于虚幻引擎(UE)的MARL通用平台。Unreal-MAP允许用户利用UE社区中丰富的视觉和物理资源自由创建多智能体任务，并在其中部署最先进(SOTA)的MARL算法。Unreal-MAP在部署、修改和可视化方面都非常用户友好，并且所有组件都是开源的。我们还开发了一个实验框架，该框架兼容从基于规则到基于学习的各种算法，这些算法由第三方框架提供。最后，我们在通过Unreal-MAP开发的示例任务中部署了几个SOTA算法，并进行了相应的实验分析。我们相信Unreal-MAP可以通过将现有算法与用户定制的任务紧密结合，从而在MARL领域发挥重要作用，从而推动MARL领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体强化学习(MARL)研究往往受限于环境的构建和定制。许多研究人员需要花费大量精力来搭建环境，并且难以充分利用游戏引擎中丰富的视觉和物理资源。此外，将不同的MARL算法部署到自定义环境中也存在一定的难度。

核心思路：Unreal-MAP的核心思路是利用虚幻引擎(Unreal Engine, UE)强大的场景编辑和物理模拟能力，为MARL研究提供一个通用、灵活且易于使用的平台。通过Unreal-MAP，研究人员可以方便地创建各种多智能体任务，并集成现有的MARL算法。

技术框架：Unreal-MAP的整体架构包括以下几个主要模块：1) 基于UE的任务创建模块，允许用户自定义场景、智能体和任务目标；2) 算法集成模块，支持部署各种MARL算法，包括基于规则的算法和基于学习的算法；3) 实验框架，提供统一的接口，方便用户进行实验和分析；4) 可视化模块，用于实时监控智能体的行为和环境状态。

关键创新：Unreal-MAP的关键创新在于它将MARL研究与虚幻引擎紧密结合，提供了一个高度可定制、视觉逼真的多智能体环境。与现有的MARL平台相比，Unreal-MAP具有更强的灵活性和可扩展性，能够更好地支持复杂的多智能体任务。

关键设计：Unreal-MAP的关键设计包括：1) 使用蓝图脚本语言进行任务定制，降低了开发难度；2) 提供统一的API接口，方便算法集成；3) 支持多种通信协议，实现智能体之间的信息交互；4) 采用模块化设计，方便用户进行扩展和定制。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于所部署的MARL算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Unreal-MAP上部署了多个SOTA的MARL算法，并在自定义的任务中进行了实验。实验结果表明，Unreal-MAP能够有效地支持各种MARL算法，并且能够提供丰富的实验数据和可视化结果。具体的性能数据和提升幅度取决于所使用的算法和任务。

🎯 应用场景

Unreal-MAP可应用于各种多智能体强化学习研究领域，例如机器人协同、自动驾驶、游戏AI和交通控制等。该平台能够帮助研究人员更方便地开发和测试新的MARL算法，并将其应用于实际场景中。未来，Unreal-MAP有望成为MARL研究的重要工具，推动该领域的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose Unreal Multi-Agent Playground (Unreal-MAP), an MARL general platform based on the Unreal-Engine (UE). Unreal-MAP allows users to freely create multi-agent tasks using the vast visual and physical resources available in the UE community, and deploy state-of-the-art (SOTA) MARL algorithms within them. Unreal-MAP is user-friendly in terms of deployment, modification, and visualization, and all its components are open-source. We also develop an experimental framework compatible with algorithms ranging from rule-based to learning-based provided by third-party frameworks. Lastly, we deploy several SOTA algorithms in example tasks developed via Unreal-MAP, and conduct corresponding experimental analyses. We believe Unreal-MAP can play an important role in the MARL field by closely integrating existing algorithms with user-customized tasks, thus advancing the field of MARL.