Selective Reincarnation führt einen dynamischen populationsbasierten Trainingsmechanismus ein, der speziell für Multi-Agenten-Verstärkungslernen entwickelt wurde. Die Leistung jedes Agenten wird regelmäßig anhand vordefinierter Schwellen bewertet. Wenn die Leistung eines Agenten unter die seiner Peers fällt, werden seine Gewichte auf die des aktuellen Top-Performers zurückgesetzt, wodurch er effektiv mit bewährtem Verhalten wiedergeboren wird. Dieser Ansatz erhält die Diversität, indem nur Leisungsabsteiger zurückgesetzt werden, und minimiert zerstörerische Reset-Vorgänge, während er die Exploration auf hoch belohnte Politiken lenkt. Durch die gezielte Vererbung von neuronalen Netzparametern reduziert der Pipeline die Varianz und beschleunigt die Konvergenz in kooperativen oder wettbewerbsorientierten Multi-Agenten-Umgebungen. Kompatibel mit jedem auf Policy-Gradienten basierenden MARL-Algorithmus integriert sich die Implementierung nahtlos in PyTorch-basierte Workflows und bietet konfigurierbare Hyperparameter für Evaluierungsfrequenz, Selektionskriterien und Reset-Strategien.

Patrolling-Zoo bietet einen flexiblen Rahmen, der es Nutzern ermöglicht, Multi-Agent-Patrouillenaufgaben in Python zu erstellen und zu experimentieren. Die Bibliothek umfasst eine Vielzahl von gitter- und graphbasierten Umgebungen, die Überwachung, Überwachung und Abdeckungszenarien simulieren. Nutzer können die Anzahl der Agenten, Karten-größe, Topologie, Belohnungsfunktionen und Beobachtungsräume konfigurieren. Dank der Kompatibilität mit PettingZoo und Gym APIs unterstützt es eine nahtlose Integration mit gängigen Reinforcement-Learning-Algorithmen. Diese Umgebung erleichtert das Benchmarking und den Vergleich von MARL-Techniken unter einheitlichen Rahmenbedingungen. Durch das Bereitstellen von Standard-Szenarien und Werkzeugen zur Anpassung neuer Szenarien beschleunigt Patrolling-Zoo die Forschung in autonomer Robotik, Sicherheitsüberwachung, Such- und Rettungsoperationen sowie in der effizienten Gebietsbearbeitung durch Multi-Agenten-Koordination.