Selective Reincarnation introduce un mecanismo de entrenamiento dinámico basado en población adaptado para MARL. La rendimiento de cada agente se evalúa periódicamente en función de umbrales predefinidos. Cuando el rendimiento de un agente cae por debajo de sus pares, sus pesos se restablecen a los del agente con mejor rendimiento actual, reencarnándolo con comportamientos probados. Este enfoque mantiene la diversidad restableciendo solo a los de bajo rendimiento, minimizando los restablecimientos destructivos y guiando la exploración hacia políticas de alto valor. Al permitir una herencia de parámetros de redes neuronales dirigida, la canalización reduce la varianza y acelera la convergencia en entornos cooperativos o competitivos. Compatible con cualquier algoritmo MARL basado en gradiente de políticas, la implementación se integra fácilmente en flujos de trabajo basados en PyTorch e incluye hiperparámetros configurables para la frecuencia de evaluación, criterios de selección y ajuste de estrategias de restablecimiento.

El autoaprendizaje simple ofrece a los desarrolladores un enfoque muy simple para crear y entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo en Python. El marco abstrae componentes centrales del RL, como envoltorios de entorno, módulos de política y búferes de experiencia, en interfaces concisas. Los usuarios pueden inicializar rápidamente entornos, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch o TensorFlow, y ejecutar bucles de entrenamiento con registro y guardado de puntos de control integrados. La biblioteca soporta algoritmos on-policy y off-policy, permitiendo experimentar de forma flexible con Q-learning, gradientes de políticas y métodos actor-crítico. Al reducir el código repetitivo, el autoaprendizaje simple permite a practicantes, educadores e investigadores prototipar algoritmos, probar hipótesis y visualizar el rendimiento del agente con configuración mínima. Su diseño modular también facilita la integración con pilas de ML existentes y entornos personalizados.