Patrolling-Zooは、Pythonでマルチエージェント巡回タスクを作成・実験できる柔軟なフレームワークを提供します。ライブラリには、監視、モニタリング、カバレッジシナリオをシミュレーションする、多様なグリッドベースとグラフベースの環境が含まれています。ユーザーはエージェントの数、マップサイズ、トポロジー、報酬関数、観測空間を設定可能です。PettingZooとGym APIとの互換性により、一般的な強化学習アルゴリズムとのシームレスな統合をサポートします。この環境は、一定の設定の下でMARL手法のベンチマークと比較を容易にします。標準化されたシナリオと新しいものをカスタマイズするツールを提供することで、Patrolling-Zooは自律ロボティクス、セキュリティ監視、捜索救助操作、多エージェント協調戦略を用いた効率的なエリアカバレッジの研究を加速させます。

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。

AutoDRIVE Cooperative MARLは、AutoDRIVE都市運転シミュレーターを柔軟に調整可能なマルチエージェント強化学習アルゴリズムと組み合わせたGitHubホスティングのフレームワークです。訓練スクリプト、環境ラッパー、評価指標、可視化ツールを含み、協調運転ポリシーの開発とベンチマークに役立ちます。ユーザーはエージェントの観測空間、報酬関数、訓練ハイパーパラメータを設定可能です。このリポジトリはモジュール式拡張をサポートし、シナリオ定義、カリキュラム学習、性能追跡を可能にします。