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.

gym-fx는 OpenAI Gym 인터페이스를 사용하는 시뮬레이션된 외환 거래 환경을 구현하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 다수의 통화 쌍 지원, 과거 가격 피드 통합, 기술 지표, 그리고 완전히 맞춤형 보상 함수를 제공합니다. 표준화된 API를 통해, gym-fx는 알고리즘 거래용 강화 학습 알고리즘 벤치마킹 및 개발 프로세스를 간소화합니다. 사용자는 시장 슬리피지, 거래 비용, 관찰 공간을 조정하여 실시간 거래 시나리오와 유사하게 만들어, 전략 개발과 평가를 견고하게 지원합니다.