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.

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.

DataEnvGym предлагает коллекцию модульных и настраиваемых сред, построенных на API Gym, что облегчает исследования в области обучения с подкреплением в сферах, основанных на данных. Исследователи и инженеры могут выбрать встроенные задачи, такие как очистка данных, создание признаков, планирование пакетных задач и потоковая аналитика. Фреймворк поддерживает бесшовную интеграцию с популярными библиотеками RL, стандартизированные метрики оценки и инструменты логирования для отслеживания эффективности агентов. Пользователи могут расширять или объединять среды для моделирования сложных конвейеров данных и оценки алгоритмов в реалистичных условиях.