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。

MAPF_G2RLは、グラフ理論と深層強化学習を橋渡しし、マルチエージェント経路探索（MAPF）問題に取り組むオープンソースの研究フレームワークです。ノードとエッジをベクトル表現にエンコードし、空間的かつ衝突認識型の報酬関数を定義し、DQN、PPO、A2CなどのさまざまなRLアルゴリズムをサポートします。このフレームワークは、ランダムなグラフを生成したり、実世界の地図をインポートしてシナリオを自動作成し、複数のエージェントのポリシーを最適化する訓練ループを調整します。学習後、エージェントはシミュレーション環境で評価され、経路の最適性、所要時間、成功率を測定します。そのモジュール化設計により、研究者はコアコンポーネントを拡張し、新しいMARL手法を統合し、従来のソルバーと比較評価することができます。

MARFTはPythonベースのLLMを対象とし、再現性のある実験と協調AIシステムの迅速なプロトタイピングを可能にします。

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。

RL Shooterは、ViZDoomとOpenAI Gym APIを統合したPythonベースのフレームワークで、FPSゲーム向けの柔軟な強化学習環境を作り出します。ユーザーは、ナビゲーション、ターゲット検出、射撃タスクを訓練するためのカスタムシナリオ、マップ、報酬構造を定義できます。設定可能な観察フレーム、アクションスペース、ロギング機能により、Stable BaselinesやRLlibなどの人気深層RLライブラリをサポートし、パフォーマンスの追跡と実験の再現性を可能にします。

Simple Playgroundsは、エージェントが迷路を探索し、オブジェクトと相互作用し、タスクを完了できるインタラクティブな2Dグリッド環境の構築に役立つモジュール式プラットフォームです。ユーザーは、YAMLまたはPythonスクリプトを使って環境レイアウト、オブジェクトの挙動、報酬関数を定義します。組み込みのPygameレンダラーにより、リアルタイムの視覚化が可能になり、ステップベースのAPIにより、Stable Baselines3などのRLライブラリとシームレスに統合できます。マルチエージェントの設定、衝突検出、カスタマイズ可能な物理パラメータをサポートし、プロトタイピング、ベンチマーキング、AIアルゴリズムの教育的デモンストレーションを効率化します。

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。