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.

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.