R2D-RL: A RoboCup 2D Soccer Environment for Multi-Agent Reinforcement Learning

En 3 lignesR2D-RL connecte le simulateur RoboCup 2D Soccer (RCSS2D) à des workflows Python d'apprentissage par renforcement multi-agent via mémoire partagée. L'environnement supporte l'entraînement full-field et par scénarios, avec espaces d'action discrets/hybrides, masquage d'actions, reward shaping basé sur EPV, et exécution parallèle. Benchmarks 11-vs-11 et résultats de base fournis.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain