Gym-Recsysは、推奨タスクをOpenAI Gym環境にラップするツールボックスで、強化学習アルゴリズムがシミュレートされたユーザーアイテム行列とステップバイステップで対話できるようにします。合成ユーザ行動生成器を提供し、一般的なデータセットの読み込みをサポートし、Precision@KやNDCGなどの標準的な推奨指標を提供します。ユーザは報酬関数、ユーザモデル、アイテムプールをカスタマイズして、異なるRLベースの推奨戦略を再現性を持って実験できます。

gym-fxは、OpenAI Gymインターフェースを使用したシミュレートされた外国為替取引環境を実装したオープンソースのPythonライブラリです。複数の通貨ペアのサポート、歴史的価格フィードの統合、技術指標、および完全にカスタマイズ可能な報酬関数を提供します。標準化されたAPIを通じて、algorithmsのベンチマークや開発を容易にします。ユーザーは、市場のスリッページや取引コスト、観測空間を設定して、実取引に近いシナリオを模擬し、堅牢な戦略開発と評価を促進します。

マルチエージェント監視は、離散グリッド内で捕食者または逃避者として行動する複数のAIエージェントのための柔軟なシミュレーションフレームワークを提供します。ユーザーは、グリッドの寸法、エージェント数、検知半径、報酬構造などの環境パラメータを設定できます。リポジトリには、エージェントの動作を制御するPythonクラス、シナリオ生成スクリプト、matplotlibによるビルトインビジュアリゼーション、主要な強化学習ライブラリとのシームレスな統合が含まれ、マルチエージェントの協調のベンチマーク作成やカスタム監視戦略の開発、再現性のある実験を容易に行えます。

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。

このリポジトリは、StarCraft IIのゲームプレイ研究のためのエンドツーエンドの強化学習フレームワークを提供します。メインエージェントはProximal Policy Optimization（PPO）を使用し、PySC2環境からの観察データを解釈して、正確なゲーム内アクションを出力します。開発者はニューラルネットワークの層、報酬の調整、訓練スケジュールをカスタマイズして性能向上を図れます。システムは、サンプル収集の効率化のためのマルチプロセッシング、訓練曲線の監視用ロギングユーティリティ、スクリプト化やビルトインAI対戦用の評価スクリプトをサポートします。コードはPythonで書かれ、TensorFlowを用いてモデルの定義と最適化を行います。ユーザーは、カスタム報酬関数、状態前処理、ネットワークアーキテクチャなどのコンポーネントを拡張可能です。