Reinforcement-Learning-Agenten für PettingZoo-Spiele ist eine Python-Bibliothek, die fertige DQN-, PPO- und A2C-Algorithmen für Multi-Agenten-RL in PettingZoo-Umgebungen bereitstellt. Es bietet standardisierte Trainings- und Evaluierungsskripte, konfigurierbare Hyperparameter, integriertes TensorBoard-Logging und Unterstützung für sowohl Wettbewerbs- als auch Kooperationsspiele. Forscher und Entwickler können das Repo klonen, Umwelt- und Algorithmus-Parameter anpassen, Training durchführen und Metriken visualisieren, um ihre Multi-Agenten-RL-Experimente schnell zu entwickeln und zu vergleichen.

MADDPG-Keras liefert einen vollständigen Rahmen für die Forschung im Multi-Agenten-Verstärkungslernen, indem es den MADDPG-Algorithmus in Keras implementiert. Es unterstützt kontinuierliche Aktionsräume, mehrere Agenten und Standardumgebungen von OpenAI Gym. Forscher und Entwickler können neuronale Netzarchitekturen, Trainings-Hyperparameter und Belohnungsfunktionen konfigurieren und Experimente mit eingebautem Logging und Modell-Checkpointing starten, um das Lernen und Benchmarking von Multi-Agenten-Politiken zu beschleunigen.

MAGAIL implementiert eine Multi-Agenten-Erweiterung des Generativen Adversarial Imitation Learning, die Gruppen von Agenten befähigt, koordinierte Verhaltensweisen aus Experten-Demonstrationen zu erlernen. In Python gebaut mit Unterstützung für PyTorch (oder TensorFlow-Varianten), besteht MAGAIL aus Policy (Generator) und Diskriminator-Modulen, die in einer adversarialen Schleife trainiert werden. Agenten erzeugen Trajektorien in Umgebungen wie OpenAI Multi-Agent Particle Environment oder PettingZoo, die vom Diskriminator zur Bewertung der Authentizität mit den Experten-Daten verwendet werden. Durch iterative Aktualisierungen konvergieren Policy-Netzwerke zu strategieähnlichen Verhaltensweisen, ohne explizite Belohnungsfunktionen. Das modulare Design von MAGAIL erlaubt die Anpassung von Netzwerkarchitekturen, die Ingestion von Experten-Daten, die Environment-Integration und Hyperparameter-Optimierung. Zudem erleichtern integriertes Logging und TensorBoard-Visualisierung die Überwachung und Analyse des Lernfortschritts sowie Leistungsbenchmarks.