Selective Reincarnationは、マルチエージェント強化学習に特化したダイナミックな集団ベースのトレーニングメカニズムを導入します。各エージェントのパフォーマンスは、事前に定められた閾値と定期的に評価されます。エージェントのパフォーマンスが閾値を下回る場合、その重みは現在の最高パフォーマーの重みにリセットされ、実績のある行動を再現します。この方法は、パフォーマンスが低いエージェントのみをリセットすることで多様性を維持し、破壊的なリセットを最小限に抑えつつ、高報酬ポリシーへの探索を導きます。ニューラルネットワークパラメータのターゲットヘリテージ（選択的継承）を可能にすることで、バリアンスを低減し、協力型や競争型の環境での収束を促進します。PyTorchベースのアルゴリズムとシームレスに連携し、評価頻度、選択基準、リセット戦略の調整可能なハイパーパラメータを含みます。

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。