Rllib：分布式強化學習的抽象

抽象的

增強學習（RL）算法涉及高度不規則的計算模式的深嵌套，每個計算模式通常都表現出分布式計算的機會。我們通過調整自上而下的分層控製的算法來分發RL組件以可協調的方式分發，從而在短期運行的計算任務中封裝並行性和資源要求。我們通過RLLIB展示了這一原則的好處：一個為RL提供可擴展軟件原語的庫。這些基元能夠以高性能，可擴展性和大量代碼重用來實現廣泛的算法。RLLIB可作為開源射線項目的一部分提供。