MADDPG-Kerasは、Kerasに実装されたMADDPGアルゴリズムを用いて、マルチエージェント強化学習の研究のための包括的なフレームワークを提供します。連続アクション空間、複数のエージェント、OpenAI Gymの標準環境をサポートします。研究者と開発者は、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、トレーニングのハイパーパラメータ、報酬関数を設定し、組み込みのロギングとモデルのチェックポイント保存機能を使って実験を実行し、マルチエージェントのポリシー学習と比較を高速化できます。

Vanilla Agentsは、モジュール化され拡張可能なコア強化学習エージェントの実装を提供する軽量なPyTorchベースのフレームワークです。DQN、ダブルDQN、PPO、A2Cなどのアルゴリズムをサポートし、OpenAI Gymと互換性のあるプラグイン可能な環境ラッパーを備えています。ユーザーはハイパーパラメータの設定、トレーニングメトリクスのログ記録、チェックポイントの保存、学習曲線の可視化を行えます。コードベースは明確に構成されており、研究のプロトタイピング、教育用途、新しいアイデアのベンチマークに最適です。

CybMASDEを使えば、研究者や開発者はディープ強化学習を用いたマルチエージェントシミュレーションの構築、設定、実行が可能です。カスタムシナリオの作成、エージェントの役割や報酬関数の定義、標準またはカスタムRLアルゴリズムの組み込みも行えます。このフレームワークは、環境サーバ、ネットワークエージェントインタフェース、データコレクター、レンダリングユーティリティを含みます。並列訓練、リアルタイム監視、モデルのチェックポイント化をサポートし、モジュール式アーキテクチャにより、新しいエージェント、観測空間、訓練戦略のシームレスな統合が可能です。協調制御、群行動、リソース割り当てなどの多エージェント使用例の実験を加速します。