GYM_XPLANE_ML envuelve el simulador de vuelo X-Plane como un entorno de OpenAI Gym, exponiendo controles de acelerador, elevador, alerones y timón como espacios de acción y parámetros de vuelo como altitud, velocidad y orientación como observaciones. Los usuarios pueden programar flujos de trabajo de entrenamiento en Python, seleccionar escenarios predefinidos o personalizar puntos de ruta, condiciones meteorológicas y modelos de aviones. La biblioteca maneja comunicaciones en baja latencia con X-Plane, ejecuta episodios en modo sincrónico, registra métricas de rendimiento y soporta renderizado en tiempo real para depuración. Permite un desarrollo iterativo de pilotos automáticos impulsados por ML y algoritmos RL experimentales en un entorno de vuelo de alta fidelidad.

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.