gym-multigridは、複数部屋のナビゲーションと探索タスクのために設計されたカスタマイズ可能なグリッドワールド環境のセットを提供します。各環境は、オブジェクト、鍵、ドア、障害物で構成された連結された部屋で構成されます。ユーザーはプログラムでグリッドサイズ、部屋の構成、オブジェクトの配置を調整できます。ライブラリは完全および部分観測モードをサポートし、RGBまたはマトリクスの状態表現を提供します。アクションには移動、オブジェクトとのインタラクション、ドア操作が含まれます。Gym環境として統合することで、研究者は任意のGym互換エージェントを活用して、キーとドアのパズル、オブジェクトの取得、階層的計画といったタスクのトレーニングと評価をシームレスに行うことができます。gym-multigridはモジュラー設計と最小限の依存関係により、新しいAI戦略のベンチマークに最適です。

JasonEnvironmentsは、Jasonマルチエージェントシステム専用に設計された環境モジュールのコレクションを提供します。各モジュールは標準化されたインターフェースを公開し、追跡-回避、リソース採取、協力タスクなど、多様なシナリオでエージェントが認識、行動、相互作用できるようになっています。このライブラリは既存のJasonプロジェクトに簡単に統合可能で、JARを含め、エージェントの設定ファイルで環境を構成し、シミュレーションを起動します。開発者はさらにパラメータやルールを拡張・カスタマイズして、研究や教育の目的に合わせることも可能です。

Mean-Field MARLは、平均場多エージェント強化学習アルゴリズムの実装と評価のための堅牢なPythonフレームワークを提供します。隣接エージェントの平均効果をモデル化し、大規模なエージェント間の相互作用を近似するために平均場Q学習を利用します。環境ラッパー、エージェントポリシーモジュール、学習ループ、評価指標を含み、数百のエージェントによるスケーラブルな訓練を可能にします。GPUアクセラレーションのためにPyTorchをベースとし、Particle WorldやGridworldのようなカスタマイズ可能な環境をサポートします。モジュール式設計により、新しいアルゴリズムの追加が容易で、内蔵のロギングとMatplotlibによる視覚化ツールは、報酬、損失曲線、平均場分布の追跡を行います。例スクリプトやドキュメントは、セットアップ、実験設定、結果分析を案内し、大規模マルチエージェントシステムの研究とプロトタイピングに理想的です。