RL Collision Avoidance предоставляет полный конвейер для разработки, обучения и внедрения политик избегания столкновений для мульти-роботов. Предлагает набор сценариев симуляции, совместимых с Gym, где агенты учатся избегать столкновений с помощью алгоритмов обучения с подкреплением. Пользователи могут настраивать параметры окружения, использовать GPU для ускоренного обучения и экспортировать полученные политики. Фреймворк также интегрирован с ROS для тестирования в реальных условиях, поддерживает предварительно обученные модели для немедленной оценки и оснащен инструментами для визуализации траекторий агентов и метрик производительности.

AI футбольный Кубок в среде Java JADE — это открытая демонстрация, использующая Java Agent DEvelopment Framework (JADE) для моделирования полного футбольного турнира. Каждый игрок моделируется как автономный агент с поведениями для движения, контроля мяча, передачи и удара, координируя стратегии через обмен сообщениями. Симулятор включает судей и тренеров, обеспечивает соблюдение правил и управляет сетками турнира. Разработчики могут расширить принятие решений с помощью пользовательских правил или интеграции модулей машинного обучения. Эта среда демонстрирует взаимодействие многопользовательских агентов, командную работу и динамическое планирование стратегий в реальном спортивном сценарии.

Среда Beer Game обеспечивает дискретное моделирование цепочки поставок пива из четырёх этапов — розничного продавца, оптовика, дистрибьютора и производителя — с интерфейсом OpenAI Gym. Агентам предоставляются наблюдения, такие как наличие запасов, запас в pipeline и входящие заказы, после чего они выводят количество заказов. Среда рассчитывает издержки на хранение запасов и обратных заказов за каждый шаг и поддерживает настраиваемые распределения спроса и сроки выполнения. Она беспрепятственно интегрируется с популярными библиотеками RL, такими как Stable Baselines3, позволяя исследователям и педагогам тестировать и обучать алгоритмы для задач оптимизации цепочките поставок.