MAPF_G2RLは、グラフ理論と深層強化学習を橋渡しし、マルチエージェント経路探索（MAPF）問題に取り組むオープンソースの研究フレームワークです。ノードとエッジをベクトル表現にエンコードし、空間的かつ衝突認識型の報酬関数を定義し、DQN、PPO、A2CなどのさまざまなRLアルゴリズムをサポートします。このフレームワークは、ランダムなグラフを生成したり、実世界の地図をインポートしてシナリオを自動作成し、複数のエージェントのポリシーを最適化する訓練ループを調整します。学習後、エージェントはシミュレーション環境で評価され、経路の最適性、所要時間、成功率を測定します。そのモジュール化設計により、研究者はコアコンポーネントを拡張し、新しいMARL手法を統合し、従来のソルバーと比較評価することができます。

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。