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。

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。