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.

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.

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.