DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.

Patrolling-Zoo는 Python에서 다중 에이전트 순찰 작업을 생성하고 실험할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 라이브러리에는 감시, 모니터링, 커버리지 시나리오를 시뮬레이션하는 다양한 격자 기반 및 그래프 기반 환경이 포함되어 있습니다. 사용자는 에이전트 수, 맵 크기, 토폴로지, 보상 함수, 관측 공간을 구성할 수 있습니다. PettingZoo 및 Gym API와의 호환성 덕분에 인기 있는 강화 학습 알고리즘과 원활하게 통합됩니다. 이 환경은 일관된 설정에서 MARL 기법의 벤치마크 및 비교를 용이하게 합니다. 표준 시나리오와 새로운 시나리오를 맞춤화하는 도구를 제공하여 Patrolling-Zoo는 자율 로보틱스, 보안 감시, 수색 및 구조 작업, 대규모 영역 커버리지 연구를 가속화합니다.