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.

EthicalEvalMAS offre un environnement modulaire pour évaluer les systèmes multi-agents à travers des dimensions éthiques clés telles que la justice, l'autonomie, la vie privée, la transparence et la bienveillance. Les utilisateurs peuvent générer des scénarios personnalisés ou utiliser des modèles intégrés, définir des métriques sur mesure, exécuter des scripts d'évaluation automatisés et visualiser les résultats via des outils intégrés de reporting. Son architecture extensible permet l'intégration avec des plates-formes MAS existantes et facilite le benchmarking éthique reproductible pour différents comportements d'agents.