Ant_racer は、マルチエージェント強化学習の研究のためのゲーム環境を提供する仮想マルチエージェント追跡回避プラットフォームです。OpenAI Gym と Mujoco 上に構築されており、追跡と回避タスクにおいて複数の自律エージェント間の相互作用をシミュレートできます。このプラットフォームは、物理的にリアルな環境で DDPG などの強化学習アルゴリズムの実装とテストをサポートします。動的シナリオにおける AI マルチエージェントの行動に関心のある研究者や開発者に役立ちます。

Fast Reinforcement Learningは、強化学習エージェントの開発と実行を加速するために設計された専門的なPythonフレームワークです。PPO、A2C、DDPG、SACなどの人気アルゴリズムを標準装備し、高スループットのベクトル化された環境管理を組み合わせています。ユーザーはポリシーネットワークの設定、トレーニングループのカスタマイズ、大規模実験のためのGPUアクセラレーションを容易に行えます。このライブラリのモジュール設計は、OpenAI Gym環境とのシームレスな統合を保証し、研究者や実務者がさまざまな制御、ゲーム、シミュレーションタスクでエージェントのプロトタイピング、ベンチマーク、展開を行うことを可能にします。

このオープンソースプロジェクトは、PyTorchとUnity ML-Agentsを基盤とした完全な多エージェント強化学習フレームワークを提供します。分散型DDPGアルゴリズム、環境ラッパー、訓練スクリプトを含みます。ユーザーはエージェントのポリシー、批評ネットワーク、リプレイバッファー、並列訓練ワーカーを設定できます。ロギングフックによりTensorBoardでの監視が可能で、モジュラーコードはカスタム報酬関数や環境パラメータをサポートします。リポジトリには協力ナビゲーションタスクを示すサンプルUnityシーンが含まれ、シミュレーション内での多エージェントシナリオの拡張やベンチマークに最適です。

PettingZooゲーム用の強化学習エージェントは、Pythonベースのコードライブラリであり、PettingZoo環境上でのマルチエージェントRL用のDQN、PPO、およびA2Cアルゴリズムをすぐに利用できる形で提供します。標準化されたトレーニングと評価のスクリプト、設定可能なハイパーパラメータ、TensorBoardログの統合、競争的ゲームと協力的ゲームの両方をサポートしています。研究者や開発者はリポジトリをクローンし、環境とアルゴリズムのパラメータを調整し、トレーニングセッションを実行し、メトリクスを可視化してマルチエージェントRL実験を迅速に比較・反復できます。