TexasHoldemAgent представляет собой модульную среду, основанную на Python, для обучения, оценки и развертывания AI-игрока в Heads-up limit Texas Hold’em. Она интегрирует собственный симуляционный движок с алгоритмами глубокого усиленного обучения, включая DQN, для итеративного улучшения политики. Основные функции включают кодирование состояния руки, определение пространства действий (чего folded, call, raise), формирование вознаграждения и оценку решений в реальном времени. Пользователи могут настраивать параметры обучения, использовать ускорение на CPU/GPU, отслеживать ход тренировки и загружать или сохранять обученные модели. Фреймворк поддерживает пакетное моделирование для тестирования стратегий, генерации метрик эффективности и визуализации коэффициента побед, что позволяет исследователям, разработчикам и любителям покера экспериментировать с AI-стратегиями игры.

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.

Многопроцессорные модели NKC предоставляют исследователям и разработчикам все необходимые инструменты для проектирования, обучения и оценки систем с несколькими агентами. Они включают модульную архитектуру, позволяющую определять пользовательские политики агентов, динамику окружающей среды и структуры вознаграждения. Точная интеграция с OpenAI Gym позволяет быстро создавать прототипы, а поддержка TensorFlow и PyTorch обеспечивает гибкость выбора платформы обучения. В платформе реализованы утилиты для повторного обхода опыта, централизованного обучения с раздельным выполнением и распределенного обучения на нескольких GPU. Расширенные модули для логирования и визуализации собирают показатели выполнения, способствуя бенчмаркингу и настройке гиперпараметров. Упрощая настройку сценариев с кооперативными, соревновательными и смешанными мотивациями, NKC позволяет ускорить эксперименты в области автономных транспортных средств, робототехнических рой и игровых ИИ.