Simple Playgrounds bietet eine modulare Plattform zum Aufbau interaktiver 2D-Gitterumgebungen, in denen Agenten Labyrinthe erkunden, mit Objekten interagieren und Aufgaben erfüllen können. Benutzer definieren Umgebungslayouts, Objektverhalten und Belohnungsfunktionen mit einfachen YAML- oder Python-Skripten. Der integrierte Pygame-Renderer liefert eine Echtzeitvisualisierung, während eine schrittabhängige API eine nahtlose Integration mit RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 ermöglicht. Mit Unterstützung für Multi-Agent-Setups, Kollisionsdiagnose und anpassbare physikalische Parameter vereinfacht Simple Playgrounds die Prototypenerstellung, Benchmarking und pädagogische Demonstrationen von KI-Algorithmen.

Dieses Repository bietet ein End-to-End-Verstärkungslernframework für die Forschung im StarCraft II Gameplay. Der Kernagent verwendet Proximal Policy Optimization (PPO), um Policies-Netzwerke zu erlernen, die Beobachtungsdaten aus der PySC2-Umgebung interpretieren und präzise Spielaktionen ausführen. Entwickler können neuronale Netzwerkschichten, Belohnungsformung und Trainingspläne konfigurieren, um die Leistung zu optimieren. Das System unterstützt Mehrprozessverarbeitung für effiziente Beispelsammlung, Protokollierungstools zur Überwachung der Trainingskurven und Evaluierungsskripte zum Testen trainierter Policies gegen skriptgesteuerte oder integrierte KI-Gegner. Der Code ist in Python geschrieben und nutzt TensorFlow für Modelldefinition und Optimierung. Nutzer können Komponenten wie maßgeschneiderte Belohnungsfunktionen, Zustandsvorverarbeitung oder Netzwerkarchitekturen erweitern, um spezifische Forschungsziele zu verfolgen.

Gym-Recsys ist ein Werkzeugkasten, der Empfehlungaufgaben in OpenAI Gym-Umgebungen verpackt und Verstärkungslern-Algorithmen ermöglicht, Schritt für Schritt mit simulierten Benutzer-Objekt-Tabellen zu interagieren. Es bietet synthetische Benutzungsverhaltensgeneratoren, unterstützt das Laden beliebter Datensätze und liefert Standardempfehlungsmetriken wie Precision@K und NDCG. Benutzer können Belohnungsfunktionen, Benutzermodelle und Objektpools anpassen, um verschiedene RL-basierte Empfehlungstrategien reproduzierbar zu experimentieren.

Multi-Agent Surveillance bietet einen flexiblen Simulationsrahmen, in dem mehrere KI-Agenten als Räuber oder Verfolger in einer diskreten Gitterwelt agieren. Benutzer können Umgebungsparameter wie Gitterabmessungen, Anzahl der Agenten, Erkennungsradien und Belohnungsstrukturen konfigurieren. Das Repository umfasst Python-Klassen für das Verhalten der Agenten, Szenarien-Generierungsskripte, integrierte Visualisierung mittels matplotlib und nahtlose Integration mit beliebten Verstärkungslernen-Bibliotheken. Dies erleichtert die Benchmarking von Multi-Agenten-Koordination, die Entwicklung maßgeschneiderter Überwachungsstrategien und die Durchführung reproduzierbarer Experimente.

Dieses Open-Source-Projekt liefert ein vollständiges Multi-Agent-Verstärkungslernen-Framework, das auf PyTorch und Unity ML-Agents basiert. Es bietet dezentrale DDPG-Algorithmen, Umgebungs-Wrapper und Trainingsskripte. Nutzer können Agentenrichtlinien, Kritiker-Netzwerke, Replay-Puffer und parallele Trainings-Worker konfigurieren. Log-Hooks ermöglichen die Überwachung mit TensorBoard, während modulare Code-Strukturen benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und Umgebungsparameter unterstützen. Das Repository umfasst Beispiel-Szenen in Unity, die kollaborative Navigationsaufgaben demonstrieren, und ist damit ideal, um Multi-Agent-Szenarien in Simulationen zu erweitern und zu benchmarking.