gym-fx — это библиотека с открытым исходным кодом на Python, реализующая имитированную среду торговли на Форекс с использованием интерфейса OpenAI Gym. Она поддерживает несколько валютных пар, интегрирует исторические ценовые данные, технические индикаторы и полностью настраиваемые функции награды. Предоставляя стандартизированный API, gym-fx упрощает проведение бенчмаркинга и разработки алгоритмов обучения с подкреплением для алгоритмической торговли. Пользователи могут настраивать проскальзывание на рынке, транзакционные издержки и пространства для наблюдений, чтобы максимально точно моделировать реальные торговые сценарии, что способствует разработке и оценке устойчивых стратегий.

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.

RL Shooter — это фреймворк на Python, который интегрирует ViZDoom с API OpenAI Gym для создания гибкой среды обучения с укрепленным обучением для игр FPS. Пользователи могут определять пользовательские сценарии, карты и структуры вознаграждений для обучения агентов навигации, обнаружения целей и стрельбы. Благодаря настраиваемым кадрам наблюдения, пространствам действий и системам логирования, он поддерживает популярные библиотеки глубокого обучения с укрепленным обучением, такие как Stable Baselines и RLlib, обеспечивая отслеживание производительности и воспроизводимость экспериментов.