MAPF_G2RL은 그래프 이론과 딥 강화 학습을 연결하여 다중 에이전트 경로 탐색(MAPF) 문제를 해결하는 오픈소스 연구 프레임워크입니다. 노드와 엣지를 벡터 표현으로 인코딩하고, 공간적 및 충돌 인지 보상 함수를 정의하며, DQN, PPO, A2C와 같은 다양한 RL 알고리즘을 지원합니다. 이 프레임워크는 랜덤 그래프 생성 또는 실제 지도 임포트로 시나리오 생성을 자동화하고, 동시에 여러 에이전트의 정책을 최적화하는 훈련 루프를 조율합니다. 학습 후, 에이전트는 시뮬레이션 환경에서 경로 최적성, 소요 시간, 성공률을 평가합니다. 모듈형 설계로 연구자는 핵심 컴포넌트를 확장하고, 새로운 MARL 기법을 통합하며, 기존 솔버와 비교 벤치마킹할 수 있습니다.

MADDPG-Keras는 Keras에 구현된 MADDPG 알고리즘을 통해 다중 에이전트 강화 학습 연구를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 연속 행동 공간, 여러 에이전트, 표준 OpenAI Gym 환경을 지원하며, 연구자와 개발자는 신경망 구조, 학습 하이퍼파라미터, 보상 함수를 구성할 수 있으며, 내장 로깅과 모델 체크포인트 기능을 이용하여 실험을 빠르게 수행하고 벤치마킹할 수 있습니다.