gym-multigrid는 강화학습에서 다중룸 탐색과 탐사를 위해 설계된 맞춤형 그리드월드 환경 모음을 제공합니다. 각 환경은 객체, 키, 문의 장애물로 구성된 연결된 방들로 이루어져 있으며, 사용자는 그리드 크기, 방 구성, 객체 배치를 프로그래밍 방식으로 조정할 수 있습니다. 이 라이브러리는 전체 또는 부분 관측 모드를 지원하며, RGB 또는 행렬 상태 표현을 제공합니다. 동작에는 이동, 객체 상호작용, 문의 조작이 포함됩니다. 이를 Gym 환경으로 통합하여 연구자는 어떤 Gym 호환 에이전트든 활용하여 키-문 퍼즐, 객체 회수, 계층적 계획과 같은 작업에서 알고리즘을 원활하게 학습하고 평가할 수 있습니다. gym-multigrid의 모듈형 설계와 최소한의 의존성으로 인해 새로운 AI 전략 벤치마킹에 이상적입니다.

Multi-Agent Miners는 여러 자율 광부 에이전트들이 이동하고 채굴하며 자원을 수집하는 그리드 월드 환경을 제공합니다. 설정 가능한 맵 크기, 에이전트 수, 보상 구조를 지원하며 경쟁 또는 협력 시나리오를 생성할 수 있습니다. 프레임워크는 PettingZoo를 통해 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재설정, 단계 및 렌더링 함수에 대한 표준 API를 제공합니다. 시각화 모드와 로깅 지원으로 행동과 결과 분석이 가능하며, 연구, 교육 및 알고리즘 벤치마킹에 적합합니다.

AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.

DataEnvGym은 Gym API 기반으로 구축된 모듈형 맞춤형 환경 모음을 제공하여 데이터 기반 도메인에서 강화 학습 연구를 촉진합니다. 연구자와 엔지니어는 데이터 정리, 특징 공학, 배치 작업 스케줄링, 스트리밍 분석과 같은 내장된 작업을 선택할 수 있습니다. 이 프레임워크는 인기 있는 RL 라이브러리와의 원활한 통합, 표준화된 벤치마킹 지표, 성능 추적용 로깅 도구를 지원합니다. 사용자는 환경을 확장하거나 결합하여 복잡한 데이터 파이프라인을 모델링하고 현실적인 제약 조건 하에서 알고리즘을 평가할 수 있습니다.