MARL-DPP — это открытый исходный код, позволяющий организовать многоагентное обучение с подкреплением (MARL) с принудительным разнообразием через детерминантные точечные процессы (DPP). Традиционные подходы MARL часто сталкиваются с сходимостью политик к похожему поведению; MARL-DPP решает эту проблему, внедряя меры на базе DPP, чтобы поощрять агентов сохранять разнообразное распределение действий. Набор инструментов предоставляет модульный код для включения DPP в цели обучения, выбор политик и управление исследованием. В комплект входит готовое интегрирование с стандартными средами OpenAI Gym и Multi-Agent Particle Environment (MPE), а также утилиты для управления гиперпараметрами, журналирования и визуализации метрик разнообразия. Исследователи могут оценить влияние ограничений на разнообразие на кооперативные задачи, ресурсо-распределение и соревновательные игры. Расширяемый дизайн поддерживает пользовательские среды и продвинутые алгоритмы, способствуя исследованию новых вариантов MARL-DPP.

Multi-Agent Miners предоставляет среду мира в виде сетки, где несколько автономных минёров происходят навигацию, копают и собирают ресурсы, взаимодействуя друг с другом. Поддерживаются настраиваемые размеры карт, количество агентов и схемы награждения, что позволяет создавать как соревновательные, так и кооперативные сценарии. Интеграция с популярными библиотеками RL через PettingZoo обеспечивает стандартизированные API для функций сброса, шага и отображения. Режимы визуализации и журналирование помогают анализировать поведение и результаты, делая этот инструмент идеальным для исследований, обучения и бенчмаркинга алгоритмов в области мультиагентного обучения с усилением.

Многоагентная среда для дронов — это Python-пакет, предлагающий настраиваемую симуляцию для роев UAV, основанную на OpenAI Gym и PyBullet. Пользователи задают несколько агентов, моделирующих кинематические и динамические характеристики, для выполнения кооперативных задач, таких как ф formation flying , слежение за целью и обход препятствий. Среда поддерживает модульную настройку задач, реалистичное обнаружение столкновений и моделирование сенсоров, а также возможность создавать пользовательские функции награды и децентрализованные политики. Разработчики могут интегрировать собственные алгоритмы обучения с подкреплением, оценивать их эффективность в различных сценариях и визуализировать траектории и показатели работы агентов в реальном времени. Благодаря открытой архитектуре она стимулирует вклад сообщества, что делает её подходящей для исследований, обучения и прототипирования сложных систем управления множеством агентов.

DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.

gym-multigrid предоставляет ряд настраиваемых сред сеточного типа, предназначенных для задач многокомнатной навигации и исследования в установках обучения с подкреплением. Каждая среда состоит из взаимосвязанных комнат, заполненных объектами, ключами, дверьми и препятствиями. Пользователи могут программно менять размер сетки, конфигурации комнат и размещение объектов. Библиотека поддерживает режимы полной или частичной наблюдаемости, предлагая RGB-или матричные представления состояния. Действия включают перемещение, взаимодействие с объектами и управление дверьми. Интегрируя как среду Gym, исследователи могут использовать любой совместимый с Gym агент для обучения и оценки алгоритмов по задачам, таким как головоломки с ключами и дверями, поиск объектов и иерархическое планирование. Модульный дизайн и минимальные зависимости делают gym-multigrid отличным инструментом для тестирования новых интеллектуальных стратегий.