DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow bietet eine vollständige Implementierung des DQN-Algorithmus, speziell für die Atari Breakout-Umgebung. Es verwendet ein konvolutionales neuronales Netzwerk zur Approximation der Q-Werte, nutzt Erfahrungsreplay, um Korrelationen zwischen aufeinanderfolgenden Beobachtungen zu unterbrechen, und verwendet ein periodisch aktualisiertes Zielnetzwerk, um das Training zu stabilisieren. Der Agent folgt einer epsilon-greedy-Strategie zur Erkundung und kann von Grund auf mit rohem Pixelinput trainiert werden. Das Repository umfasst Konfigurationsdateien, Trainingsscripte zur Überwachung des Belohnungswachstums, Bewertungsskripte für das Testen trainierter Modelle und TensorBoard-Tools zur Visualisierung von Trainingsmetriken. Nutzer können Hyperparameter wie Lernrate, Replay-Puffergröße und Batch-Größe anpassen, um verschiedene Setups zu testen.

Java Action Generic ist eine leichte, modulare Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, autonomes Agentenverhalten in Java durch die Definition generischer Aktionen zu implementieren. Aktionen sind parametrisierte Arbeitseinheiten, die Agenten ausführen, planen und zur Laufzeit zusammenstellen können. Das Framework bietet eine konsistente Aktionsschnittstelle, die es Entwicklern erlaubt, benutzerdefinierte Aktionen zu erstellen, Aktionsparameter zu handhaben und mit dem LightJason-Agentenlebenszyklus zu integrieren. Mit Unterstützung für ereignisgesteuerte Ausführung und Parallelität können Agenten Aufgaben wie dynamische Entscheidungsfindung, Interaktion mit externen Diensten und komplexe Verhaltenskoordination durchführen. Die Bibliothek fördert Wiederverwendbarkeit und modulares Design, geeignet für Forschung, Simulationen, IoT und Spiel-KI-Anwendungen auf jeder JVM-unterstützten Plattform.

VMAS ist ein umfassendes Toolkit zum Aufbau und Training von Multi-Agenten-Systemen mit Deep Reinforcement Learning. Es unterstützt GPU-basiertes Parallel-Rendering von Hunderten von Umgebungsinstanzen, ermöglicht Hochdurchsatz-Datensammlung und skalierbares Training. VMAS umfasst Implementierungen populärer MARL-Algorithmen wie PPO, MADDPG, QMIX und COMA sowie modulare Politik- und Umfeldschnittstellen für schnelle Prototypisierung. Das Framework erleichtert zentrales Training mit dezentraler Ausführung (CTDE), bietet anpassbare Belohnungsformung, Beobachtungsräume und Callback-Hooks für Logging und Visualisierung. Mit seinem modularen Design integriert sich VMAS nahtlos mit PyTorch-Modellen und externen Umgebungen und ist ideal für Forschung in kooperativen, konkurrierenden und gemischten Aufgaben in Robotik, Verkehrssteuerung, Ressourcenverwaltung und Spiel-KI-Szenarien.