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.

JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

AutoDRIVE Cooperative MARL — это проект на GitHub, сочетающий симулятор городского вождения AutoDRIVE с адаптируемыми алгоритмами мультиагентного обучения с подкреплением. Включает скрипты обучения, оболочки среды, метрики оценки и инструменты визуализации для разработки и тестирования политик кооперативного вождения. Пользователи могут настраивать наблюдаемые пространства агентов, функции вознаграждения и гиперпараметры обучения. Репозиторий поддерживает модульные расширения, позволяющие определять индивидуальные задачи, использовать обучение по куррикулуму и отслеживать показатели эффективности для исследований по координации автономных транспортных средств.