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.

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.

Mean-Field MARL предоставляет надежный фреймворк на Python для реализации и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью среднего поля. Он моделирует взаимодействия больших агентов, аппроксимируя средний эффект соседних агентов через Q-обучение с использованием среднего поля. В библиотеку входят обертки сред, модули политик агентов, циклы обучения и метрики оценки, что позволяет масштабировать обучение сотен агентов. Созданный на базе PyTorch для ускорения на GPU, он поддерживает настраиваемые среды, такие как Particle World и Gridworld. Модульный дизайн облегчает расширение новыми алгоритмами, а встроенные инструменты логирования и визуализации на базе Matplotlib позволяют отслеживать награды, кривые потерь и распределения среднего поля. Примерные скрипты и документация помогают пользователям настроить, конфигурировать эксперименты и анализировать результаты, делая его идеальным как для исследований, так и для прототипирования больших систем агентов.