DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow proporciona una implementación completa del algoritmo DQN adaptada para el entorno Atari Breakout. Utiliza una red neuronal convolucional para aproximar valores Q, aplica repetición de experiencias para romper correlaciones entre observaciones secuenciales y emplea una red objetivo actualizada periódicamente para estabilizar el entrenamiento. El agente sigue una política epsilon-greedy para la exploración y puede entrenarse desde cero con entrada de píxeles en bruto. El repositorio incluye archivos de configuración, scripts de entrenamiento para monitorear el crecimiento de recompensas, scripts de evaluación para probar modelos entrenados y utilidades TensorBoard para visualizar métricas de entrenamiento. Los usuarios pueden ajustar hiperparámetros como tasa de aprendizaje, tamaño del buffer de repetición y tamaño de lotes para experimentar con diferentes configuraciones.

MultiAgentSystems está diseñado para simplificar el proceso de construir y evaluar aplicaciones de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La plataforma incluye implementaciones de algoritmos de vanguardia como MADDPG, QMIX, VDN, además de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada. Incluye envoltorios modulares de entornos compatibles con OpenAI Gym, protocolos de comunicación para interacción entre agentes y utilidades de registro para rastrear métricas como la forma del premio y tasas de convergencia. Los investigadores pueden personalizar arquitecturas de agentes, ajustar hiperparámetros y simular escenarios como navegación cooperativa, asignación de recursos y juegos adversarios. Con soporte integrado para PyTorch, aceleración GPU e integración con TensorBoard, MultiAgentSystems acelera la experimentación y evaluación comparativa en dominios multiagente colaborativos y competitivos.