Multiagent-Prediction-Rewardは、予測モデルと報酬分配メカニズムを統合した研究志向のフレームワークです。環境ラッパー、仲間の行動予測用ニューラルモジュール、エージェントのパフォーマンスに適応するカスタマイズ可能な報酬ルーティングロジックを含みます。リポジトリには、設定ファイル、サンプルスクリプト、評価ダッシュボードがあり、協力タスクの実験を実行できます。ユーザーは、新しい報酬関数のテスト、環境の統合、既存のマルチエージェントRLアルゴリズムと比較するためにコードを拡張できます。

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。

デッドシンプルセルフラーニングは、開発者にPythonで強化学習エージェントを作成およびトレーニングするための非常にシンプルなアプローチを提供します。このフレームワークは、環境ラッパー、ポリシーモジュール、経験バッファなどのコアRLコンポーネントを簡潔なインターフェースに抽象化します。ユーザーは、環境の初期化、PyTorchやTensorFlowのバックエンドを使用したカスタムポリシーの定義、およびロギングやチェックポイントを備えたトレーニングループの実行を迅速に行うことができます。このライブラリは、オンポリシーとオフポリシーのアルゴリズムをサポートしており、Q学習、ポリシー勾配、アクタークリティック手法の柔軟な実験を可能にします。ボイラープレートコードを削減することで、デッドシンプルセルフラーニングは実践者、教育者、研究者が最小限の設定でアルゴリズムのプロトタイピング、仮説の検証、エージェントのパフォーマンスの可視化を容易にします。そのモジュール式設計は、既存のMLスタックやカスタム環境との統合も促進します。