Patrolling-Zoo offre un cadre flexible permettant aux utilisateurs de créer et d'expérimenter avec des tâches de patrouille multi-agent en Python. La bibliothèque inclut une variété d'environnements basés sur des grilles et des graphes, simulant des scénarios de surveillance, de contrôle et de couverture. Les utilisateurs peuvent configurer le nombre d'agents, la taille de la carte, la topologie, les fonctions de récompense et les espaces d'observation. Grâce à la compatibilité avec PettingZoo et les API Gym, elle supporte une intégration transparente avec des algorithmes populaires d'apprentissage par renforcement. Cet environnement facilite le benchmarking et la comparaison des techniques MARL sous des paramètres cohérents. En fournissant des scénarios standard et des outils pour en créer de nouveaux, Patrolling-Zoo accélère la recherche en robotique autonome, surveillance de sécurité, opérations de recherche et sauvetage, et couverture efficace des zones en utilisant des stratégies de coordination multi-agents.

gym-multigrid fournit une série d'environnements en grille personnalisables conçus pour la navigation multi-chambres et les tâches d'exploration en apprentissage par renforcement. Chaque environnement se compose de pièces interconnectées remplies d'objets, de clés, de portes et d'obstacles. Les utilisateurs peuvent ajuster la taille de la grille, la configuration des pièces et le placement des objets de manière programmatique. La bibliothèque prend en charge les modes d'observation complets ou partiels, offrant des représentations d'état RGB ou matricielles. Les actions incluent le déplacement, l'interaction avec les objets et la manipulation des portes. En l'intégrant comme environnement Gym, les chercheurs peuvent exploiter n'importe quel agent compatible Gym pour former et évaluer des algorithmes sur des tâches telles que des puzzles clé-portes, la récupération d'objets ou la planification hiérarchique. La conception modulaire et les dépendances minimales de gym-multigrid en font un outil idéal pour comparer de nouvelles stratégies d'IA.