PyGame Learning Environment (PLE) ist ein Open-Source-Python-Framework, das die Entwicklung, das Testen und das Benchmarking von Verstärkungslernagenten innerhalb benutzerdefinierter Spielszenarien vereinfacht. Es stellt eine Sammlung leichter, Pygame-basierter Spiele mit integrierter Unterstützung für Agentenbeobachtungen, diskrete und kontinuierliche Aktionsräume, Belohnungsentwicklung und Umgebungsdarstellung bereit. PLE bietet eine benutzerfreundliche API, die mit OpenAI Gym-Wrappern kompatibel ist, was eine nahtlose Integration mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines und TensorForce ermöglicht. Forscher und Entwickler können Spielparameter anpassen, neue Spiele implementieren und Vektorisiert-Umgebungen für beschleunigtes Training nutzen. Mit aktiver Community-Beteiligung und umfangreicher Dokumentation ist PLE eine vielseitige Plattform für akademische Forschung, Bildung und Prototyping realer RL-Anwendungen.

simple_rl ist eine minimalistische Python-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, die Forschung und Bildung im Bereich des Verstärkungslernens zu vereinfachen. Es bietet eine konsistente API zur Definition von Umgebungen und Agents, mit integrierter Unterstützung für gängige RL-Paradigmen wie Q-Learning, Monte Carlo-Methoden und dynamische Programmieralgorithmen wie Wert- und Politik-Iteration. Das Framework umfasst Beispielumgebungen wie GridWorld, MountainCar und Multi-Armed Bandits, die praktische Experimente ermöglichen. Benutzer können Basisklassen erweitern, um eigene Umgebungen oder Agents zu implementieren, während Hilfsfunktionen das Logging, die Leistungsüberwachung und die Policy-Bewertung übernehmen. Die leichte Architektur und klare Codebasis von simple_rl machen es ideal für schnelles Prototyping, das Lehren von RL-Grundlagen und Benchmarking neuer Algorithmen in einer reproduzierbaren, leicht verständlichen Umgebung.