MAPF_G2RL es un marco de investigación de código abierto que conecta la teoría de grafos y el aprendizaje por refuerzo profundo para abordar el problema de búsqueda de caminos multi-agente (MAPF). Codifica nodos y aristas en representaciones vectoriales, define funciones de recompensa espacial y sensibles a colisiones, y soporta diversos algoritmos RL como DQN, PPO y A2C. El marco automatiza la creación de escenarios generando grafos aleatorios o importando mapas del mundo real, y organiza ciclos de entrenamiento que optimizan políticas para múltiples agentes simultáneamente. Tras el aprendizaje, los agentes son evaluados en entornos simulados para medir la optimalidad de caminos, el tiempo de Makespan y tasas de éxito. Su diseño modular permite a investigadores extender componentes básicos, integrar nuevas técnicas MARL y hacer benchmarking contra solucionadores clásicos.

gym-fx es una biblioteca de Python de código abierto que implementa un entorno simulado de trading en Forex usando la interfaz OpenAI Gym. Ofrece soporte para múltiples pares de divisas, integración de flujos de precios históricos, indicadores técnicos y funciones de recompensa completamente personalizables. Al proporcionar una API estandarizada, gym-fx simplifica el benchmarking y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo para trading algorítmico. Los usuarios pueden configurar el deslizamiento de mercado, costos de transacción y espacios de observación para imitar de cerca escenarios de trading en vivo, facilitando el desarrollo y evaluación de estrategias robustas.