gym-fx est une bibliothèque Python open-source qui implémente un environnement de trading Forex simulé utilisant l'interface OpenAI Gym. Elle offre un support pour plusieurs paires de devises, l'intégration de flux de prix historiques, des indicateurs techniques et des fonctions de récompense entièrement personnalisables. En fournissant une API normalisée, gym-fx simplifie le benchmarking et le développement d'algorithmes d'apprentissage par renforcement pour le trading algorithmique. Les utilisateurs peuvent configurer le glissement de marché, les coûts de transaction et les espaces d'observation pour reproduire de près des scénarios de trading en direct, facilitant le développement et l'évaluation de stratégies robustes.

MAPF_G2RL est un cadre de recherche open-source qui relie la théorie des graphes et l'apprentissage par renforcement profond pour résoudre le problème de recherche de chemin multi-agents (MAPF). Il encode les nœuds et les arêtes en représentations vectorielles, définit des fonctions de récompense spatiales et sensibles aux collisions, et supporte divers algorithmes RL tels que DQN, PPO et A2C. Le cadre automatise la création de scénarios en générant des graphes aléatoires ou en important des cartes du monde réel, et orchestre des boucles d'entraînement qui optimisent simultanément les politiques pour plusieurs agents. Après apprentissage, les agents sont évalués dans des environnements simulés pour mesurer l'optimalité des chemins, le temps de sortie et les taux de réussite. Sa conception modulaire permet aux chercheurs d'étendre ses composants, d'intégrer de nouvelles techniques MARL et de benchmarker contre des solveurs classiques.

RL Shooter est un cadre basé sur Python qui intègre ViZDoom avec les API OpenAI Gym pour créer un environnement flexible d'apprentissage par renforcement pour les jeux FPS. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, cartes et structures de récompense personnalisés pour entraîner les agents sur la navigation, la détection de cibles et les tâches de tir. Avec des cadres d'observation, des espaces d'action et des facilités de journalisation configurables, il supporte des bibliothèques populaires de RL profond comme Stable Baselines et RLlib, permettant un suivi clair des performances et la reproductibilité des expériences.