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.

Multi-Agent Miners offre un environnement de monde en grille où plusieurs agents mineurs autonomes naviguent, creusent et collectent des ressources tout en interagissant. Il supporte des tailles de carte configurables, le nombre d'agents et des structures de récompenses, permettant aux utilisateurs de créer des scénarios compétitifs ou coopératifs. Le framework s'intègre aux bibliothèques RL populaires via PettingZoo, fournissant des API standardisées pour les fonctions reset, step et render. Les modes de visualisation et le support de journalisation aident à analyser comportements et résultats, idéal pour la recherche, l'éducation et le benchmarking d'algorithmes en apprentissage par renforcement multi-agent.

L'environnement multi-agent pour drones est un package Python proposant une simulation multi-agent configurable pour les nuées de UAV, basé sur OpenAI Gym et PyBullet. Les utilisateurs définissent plusieurs agents drones avec des modèles cinématiques et dynamiques pour explorer des tâches coopératives telles que le vol en formation, le suivi de cibles et l’évitement d’obstacles. L’environnement supporte la configuration modulaire des tâches, une détection de collision réaliste et l’émulation des capteurs, tout en permettant des fonctions de récompense personnalisées et des politiques décentralisées. Les développeurs peuvent intégrer leurs propres algorithmes d'apprentissage par renforcement, évaluer les performances sous divers scénarios et visualiser en temps réel les trajectoires et métriques des agents. Son design open-source encourage la contribution communautaire, le rendant idéal pour la recherche, l'enseignement et le prototypage de solutions avancées de contrôle multi-agent.

VacuumWorld est une plateforme de simulation open-source conçue pour faciliter le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle fournit des environnements basés sur une grille où des agents aspirateurs virtuels opèrent pour détecter et éliminer la saleté dans différents agencements personnalisables. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres tels que la taille de la grille, la distribution de la saleté, le bruit de mouvement stochastique et les structures de récompense pour modéliser divers scénarios. Le cadre inclut un support intégré pour les protocoles de communication entre agents, des tableaux de visualisation en temps réel et des utilitaires de journalisation pour le suivi des performances. Avec des API Python simples, les chercheurs peuvent rapidement intégrer leurs algorithmes RL, comparer des stratégies coopératives ou compétitives, et réaliser des expériences reproductibles, rendant VacuumWorld idéal pour la recherche académique et l'enseignement.

DeepMind MAS Environment est une bibliothèque Python fournissant une interface standardisée pour construire et simuler des tâches d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle permet aux utilisateurs de configurer le nombre d'agents, de définir les espaces d'observation et d'action, et de personnaliser les structures de récompense. Le framework supporte les canaux de communication entre agents, la journalisation des performances et les capacités de rendu. Les chercheurs peuvent intégrer sans problème DeepMind MAS Environment avec des bibliothèques RL populaires comme TensorFlow et PyTorch pour benchmarker de nouveaux algorithmes, tester des protocoles de communication et analyser les domaines de contrôle discret et continu.