MAPF_G2RL — это открытая исследовательская среда, соединяющая теорию графов и глубокое усиленное обучение для решения задачи поиска путей с несколькими агентами (MAPF). Она кодирует узлы и ребра в векторные представления, определяет пространственные и коллизионно-осведомленные функции награды, поддерживает различные алгоритмы RL, такие как DQN, PPO и A2C. Фреймворк автоматизирует создание сценариев, генерируя случайные графы или импортируя карты реального мира, а также управляет циклами обучения, оптимизирующими политики для нескольких агентов одновременно. После обучения агенты оцениваются в симуляционных средах по показателям оптимальности маршрутов, времени выполнения и уровню успеха. Его модульный дизайн позволяет исследователям расширять ключевые компоненты, интегрировать новые методы MARL и проводить сравнение с классическими решателями.

MADDPG-Keras обеспечивает полный каркас для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами, реализуя алгоритм MADDPG в Keras. Поддерживаются непрерывные пространства действий, несколько агентов и стандартные среды OpenAI Gym. Исследователи и разработчики могут настраивать архитектуры нейронных сетей, гиперпараметры обучения и функции вознаграждения, после чего запускать эксперименты с встроенным логированием и контрольными точками для ускорения обучения политик и оценки производительности.