Patrolling-Zoo предлагает гибкую структуру, позволяющую пользователям создавать и экспериментировать с задачами многогерового патрулирования на Python. Библиотека включает разнообразные окружения на основе сеток и графов, моделирующие сценарии наблюдения, мониторинга и охвата. Пользователи могут конфигурировать количество агентов, размер карты, топологию, функции наград и наблюдаемые пространства. Благодаря совместимости с PettingZoo и API Gym, она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с популярными алгоритмами RL. Эта среда облегчает бенчмаркинг и сравнение MARL-техник в условиях единых настроек. Предоставляя стандартные сценарии и инструменты для настройки новых, Patrolling-Zoo ускоряет исследования в автономной робототехнике, безопасности, поисково-спасательных операциях и эффективном покрытии территории с помощью стратегий многогерового координирования.

GridWorldEnvs предоставляет полный набор окружений сеточного мира для поддержки проектирования, тестирования и сравнения систем обучения с усилением и мультиагентов. Пользователи могут легко настроить размеры сетки, начальные позиции агентов, местоположения целей, препятствия, структуры наград и пространства действий. В комплект входят шаблоны, такие как классическая навигация по сетке, избегание препятствий и кооперативные задачи, а также возможность определения собственных сценариев через JSON или Python-классы. Бесшовная интеграция с API OpenAI Gym позволяет применять стандартные алгоритмы RL напрямую. Кроме того, GridWorldEnvs поддерживает эксперименты с одним или множеством агентов, средства логирования и визуализации для отслеживания эффективности агентов.

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.