PyGame Learning Environment（PLE）は、カスタムゲームシナリオ内での強化学習エージェントの開発、テスト、ベンチマークを簡素化するオープンソースのPythonフレームワークです。軽量なPygameベースのゲームとエージェントの観察、離散および連続アクション空間、報酬形成、環境レンダリングをサポートする機能を備えています。PLEは、OpenAI Gymラッパーに対応した使いやすいAPIを特徴とし、Stable BaselinesやTensorForceなどの人気RLライブラリとの統合を容易にします。研究者や開発者は、ゲームパラメータのカスタマイズ、新しいゲームの実装、ベクトル化された環境の利用による高速学習が可能です。活発なコミュニティの貢献と充実したドキュメントにより、PLEは学術研究、教育、実世界のRL応用プロトタイピングの多用途なプラットフォームとして機能します。

simple_rlは、強化学習研究と教育を効率化するために設計された最小限のPythonライブラリです。環境とエージェントを定義するための一貫したAPIを提供し、Q学習、モンテカルロ法、価値・方針反復などの一般的なRLパラダイムをサポートします。サンプル環境にはGridWorld、MountainCar、Multi-Armed Banditsがあり、ハンズオンの実験を容易にします。ユーザーは基本クラスを拡張してカスタム環境やエージェントを実装でき、ユーティリティ関数はログ記録、パフォーマンストラッキング、方針評価を扱います。軽量なアーキテクチャと明快なコードにより、迅速なプロトタイピング、RLの基本の教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。