MARGoS: A Configuration-Driven Platform for Reproducible MARL Experiments in ARGoS
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Aus dem Abstract
Multi-agent reinforcement learning (MARL) has become a prominent research direction, particularly within collective robotics, where the ARGoS simulator is widely used to study emergent swarm behavior. Yet despite this growth, systematic support for reuse and reproducibility in MARL-based swarm robotics remains limited and insufficiently standardized: a single experiment is assembled from manually aligned simulator files, training scripts, configuration values, paths, seeds, and environment details, so reuse and reproduction stay fragile even within one research group.
Aus dem Abstract. Unsere Zusammenfassung folgt.
Der Volltext wird hier nicht wiedergegeben, weil die Lizenz der Studie das nicht erlaubt. Das Original steht auf arXiv.