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.

Multi-Agent Miners предоставляет среду мира в виде сетки, где несколько автономных минёров происходят навигацию, копают и собирают ресурсы, взаимодействуя друг с другом. Поддерживаются настраиваемые размеры карт, количество агентов и схемы награждения, что позволяет создавать как соревновательные, так и кооперативные сценарии. Интеграция с популярными библиотеками RL через PettingZoo обеспечивает стандартизированные API для функций сброса, шага и отображения. Режимы визуализации и журналирование помогают анализировать поведение и результаты, делая этот инструмент идеальным для исследований, обучения и бенчмаркинга алгоритмов в области мультиагентного обучения с усилением.

Многоагентная среда для дронов — это Python-пакет, предлагающий настраиваемую симуляцию для роев UAV, основанную на OpenAI Gym и PyBullet. Пользователи задают несколько агентов, моделирующих кинематические и динамические характеристики, для выполнения кооперативных задач, таких как ф formation flying , слежение за целью и обход препятствий. Среда поддерживает модульную настройку задач, реалистичное обнаружение столкновений и моделирование сенсоров, а также возможность создавать пользовательские функции награды и децентрализованные политики. Разработчики могут интегрировать собственные алгоритмы обучения с подкреплением, оценивать их эффективность в различных сценариях и визуализировать траектории и показатели работы агентов в реальном времени. Благодаря открытой архитектуре она стимулирует вклад сообщества, что делает её подходящей для исследований, обучения и прототипирования сложных систем управления множеством агентов.

VacuumWorld — платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для разработки и оценки алгоритмов обучения с подкреплением для мультиагентов. Она предоставляет сеточные среды, в которых виртуальные роботы-пылесосы работают, чтобы обнаруживать и устранять грязь в настраиваемых макетах. Пользователи могут регулировать параметры, такие как размер сетки, распределение грязи, стохастический шум движений и структуры вознаграждения, моделируя разные сценарии. В рамках встроена поддержка протоколов коммуникации между агентами, информационных панелей в реальном времени и логирующих утилит для отслеживания эффективности. С помощью простых API на Python исследователи могут быстро интегрировать свои алгоритмы RL, сравнивать кооперативные и соревновательные стратегии и проводить воспроизводимые эксперименты, что делает VacuumWorld идеальным для академических исследований и обучения.

DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.