MAPF_G2RL ist ein Open-Source-Forschungsframework, das Graphentheorie und Deep Reinforcement Learning verbindet, um das Multi-Agenten-Pfadfindungsproblem (MAPF) zu lösen. Es kodiert Knoten und Kanten in Vektor-Repräsentationen, definiert räumliche und kollisionsbewusste Belohnungsfunktionen und unterstützt verschiedene RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A2C. Das Framework automatisiert die Szenarien-Erstellung durch die Generierung zufälliger Graphen oder den Import realer Karten und steuert Trainingsschleifen, die Politiken für mehrere Agenten gleichzeitig optimieren. Nach dem Lernen werden die Agenten in simulierten Umgebungen bewertet, um Pfadeffizienz, Make-span und Erfolgsraten zu messen. Das modulare Design ermöglicht es Forschern, Kernkomponenten zu erweitern, neue MARL-Techniken zu integrieren und mit klassischen Lösungsansätzen zu benchmarken.

DeepMind MAS Environment ist eine Python-Bibliothek, die eine standardisierte Schnittstelle zum Aufbau und zur Simulation von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Aufgaben bietet. Es ermöglicht die Konfiguration der Anzahl der Agenten, die Definition von Beobachtungs- und Aktionsräumen sowie die Anpassung von Belohnungsstrukturen. Das Framework unterstützt Kommunikationskanäle zwischen Agenten, Leistungsprotokollierung und Rendering-Funktionen. Forscher können DeepMind MAS Environment nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie TensorFlow und PyTorch integrieren, um neue Algorithmen zu benchmarken, Kommunikationsprotokolle zu testen und sowohl diskrete als auch kontinuierliche Steuerungsdomänen zu analysieren.