AutoDRIVE Cooperative MARLは、自律走行タスクのために協調型マルチエージェント強化学習（MARL）ポリシーを訓練・展開するためのオープンソースフレームワークです。交差点、高速道路のプラトゥーニング、合流シナリオなどの交通シナリオをモデル化するために、リアルなシミュレータと連携します。このフレームワークは、中心型訓練と分散型実行を実装し、交通の効率と安全性を最大化する共有ポリシーを学習することを可能にします。ユーザーは環境パラメータを設定し、既存のMARLアルゴリズムを選択し、訓練の進行状況を可視化し、エージェントの協調性能をベンチマークできます。

DeepMind MAS Environmentは、マルチエージェント強化学習タスクの構築とシミュレーションのための標準化されたインターフェースを提供するPythonライブラリです。エージェントの数を設定し、観測および行動空間を定義し、報酬構造をカスタマイズできます。フレームワークはエージェント間通信チャネル、パフォーマンスロギング、レンダリング機能をサポートします。研究者はTensorFlowやPyTorchなどの人気RLライブラリとシームレスに統合し、新しいアルゴリズムのベンチマーク、通信プロトコルのテスト、離散および連続制御ドメインの解析が可能です。

Multi-Agent Minersは、複数の自律型鉱夫エージェントが移動、掘削、資源収集をしながら互いに相互作用するグリッドの世界を提供します。設定可能な地図サイズ、エージェント数、報酬構造をサポートし、競争または協力シナリオの作成を可能にします。このフレームワークは、PettingZooを通じて人気のRLライブラリと連携し、リセット、ステップ、レンダリングの標準APIを提供します。可視化モードとロギングサポートにより行動と結果の分析を支援し、研究、教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。