MARL-DPP ist ein Open-Source-Framework, das Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL) mit erzwungener Diversität durch Determinantal Point Processes (DPP) ermöglicht. Traditionelle MARL-Ansätze leiden oft daran, dass sich Politiken auf ähnliche Verhaltensweisen konvergieren; MARL-DPP adressiert dies, indem es dpp-basierte Maßnahmen integriert, um Agenten zu ermutigen, vielfältige Aktionsverteilungen beizubehalten. Das Toolkit bietet modulare Codes zur Einbettung von DPP in Trainingsziele, bei der Probenahme von Politiken und beim Management der Exploration. Es enthält fertige Integrationen mit Standard-Umgebungen wie OpenAI Gym und der Multi-Agent Particle Environment (MPE), sowie Werkzeuge für Hyperparameter-Management, Logging und die Visualisierung von Diversitätsmetriken. Forscher können die Auswirkungen von Diversitätsbeschränkungen bei kooperativen Aufgaben, Ressourcenallokation und Wettkampfspielen bewerten. Das erweiterbare Design unterstützt benutzerdefinierte Umgebungen und fortgeschrittene Algorithmen, um die Erforschung neuer MARL-DPP-Varianten zu erleichtern.

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.

RL-Agents ist ein forschungsorientiertes Verstärkungslern-Framework, das auf PyTorch aufbaut und beliebte RL-Algorithmen aus wertbasierten, politikbasierten und actor-critic-Methoden bündelt. Die Bibliothek verfügt über eine modulare Agent-API, GPU-Beschleunigung, nahtlose Integration mit OpenAI Gym und integrierte Logging- und Visualisierungstools. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsabläufe anpassen und die Leistung mit wenigen Zeilen Code benchmarken, was RL-Agents ideal für wissenschaftliche Forschung, Prototyping und industrielle Experimente macht.