MGym ist ein spezialisiertes Framework zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-(MARL)-Umgebungen in Python. Es ermöglicht Nutzern, komplexe Szenarien mit mehreren Agenten zu definieren, die jeweils anpassbare Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsfunktionen und Interaktionsregeln besitzen. MGym unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführungsmodi und bietet parallele sowie rundenbasierte Agentensimulationen. Mit einer vertrauten Gym-ähnlichen API integriert sich MGym nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und PyTorch. Es enthält Utility-Module für Environment-Benchmarking, Ergebnisvisualisierung und Leistungsanalysen, um eine systematische Bewertung von MARL-Algorithmen zu erleichtern. Die modulare Architektur erlaubt schnelles Prototyping kooperativer, wettbewerbsfähiger oder gemischter Agentenaufgaben und befähigt Forscher und Entwickler, die MARL-Experimentation und -Forschung zu beschleunigen.

Multi-Agenten-Verstärkungslernen von alaamoheb ist eine umfassende Open-Source-Bibliothek, die die Entwicklung, das Training und die Bewertung mehrerer Agenten in gemeinsamen Umgebungen erleichtert. Sie enthält modulare Implementierungen von wertbasierten und politikbasierten Algorithmen wie DQN, PPO, MADDPG und mehr. Das Repository unterstützt die Integration mit OpenAI Gym, Unity ML-Agents und der StarCraft Multi-Agent Challenge, sodass Nutzer sowohl in Forschungsszenarien als auch in realweltinspirierten Szenarien experimentieren können. Mit konfigurierbaren YAML-Experiment-Einstellungen, Protokollierungs-Utilities und Visualisierungstools können Anwender Lernkurven überwachen, Hyperparameter abstimmen und verschiedene Algorithmen vergleichen. Dieses Framework beschleunigt Experimente in kooperativen, wettbewerblichen und gemischten Multi-Agenten-Aufgaben und vereinfacht reproduzierbare Forschung sowie Benchmarking.

Multiagent-Prediction-Reward ist ein forschungsorientierter Rahmen, der Vorhersagemodelle und Mechanismen zur Belohnungsverteilung für Multi-Agenten-Verstärkungslernen integriert. Er umfasst Umgebungs-Wrapper, neuronale Module für die Prognose von Peer-Aktionen und anpassbare Belohnungs-Routing-Logik, die an die Leistung der Agenten angepasst ist. Das Repository bietet Konfigurationsdateien, Beispielskripte und Bewertungs-Dashboards, um Experimente zu kooperativen Aufgaben durchzuführen. Benutzer können den Code erweitern, um neue Belohnungsfunktionen zu testen, neue Umgebungen zu integrieren und mit etablierten Multi-Agenten-RL-Algorithmen zu benchmarken.

Dieses Repository stellt eine vollständige Suite von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen bereit, einschließlich MADDPG, DDPG, PPO und mehr, integriert mit Standardbenchmarks wie der Multi-Agent Particle Environment und OpenAI Gym. Es bietet anpassbare Environment-Wraps, konfigurierbare Trainingsskripte, Echtzeit-Logging und Leistungsbewertungsmetriken. Benutzer können Algorithmen leicht erweitern, an individuelle Aufgaben anpassen und Politiken in kooperativen und adversären Umgebungen mit minimalem Aufwand vergleichen.

AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein auf GitHub gehostetes Framework, das den AutoDRIVE-Stadtverkehrssimulator mit anpassbaren Multi-Agenten-Verstärkendem Lernen-Algorithmen kombiniert. Es beinhaltet Trainingsskripte, Umwelt-Wrapper, Bewertungsmessungen und Visualisierungstools zur Entwicklung und Benchmarking kooperativer Fahrstrategien. Nutzer können Beobachtungsräume der Agenten, Belohnungsfunktionen und Traininghyperparameter konfigurieren. Das Repository unterstützt modulare Erweiterungen, die benutzerdefinierte Aufgaben, Curriculum-Learning und Leistungsüberwachung für die Forschung zur Koordination autonomer Fahrzeuge ermöglichen.