MAPF_G2RL 是一個開源研究框架，將圖論與深度強化學習結合起來，以解決多智能體路徑搜尋問題（MAPF）。它將節點和邊編碼為向量表示，定義空間和碰撞感知的獎勵函數，支援 DQN、PPO、A2C 等多種 RL 算法。框架通過生成隨機圖或導入現實世界地圖來自動創建場景，並管理訓練循環以同時優化多個代理的策略。訓練後，代理在模擬環境中進行評估，以測量路徑最優化、完成時間和成功率。其模組化設計使研究人員能擴展核心元件、整合新技術，並與傳統解算器做基準測試。

gym-fx 是一個開源的 Python 函式庫，利用 OpenAI Gym 介面實作模擬外匯交易環境。它支援多貨幣對，整合歷史價格資料、技術指標，並提供完全可自訂的獎勵函數。藉由提供一個標準化的 API，gym-fx 簡化了為演算法交易進行基準測試和發展的流程。用戶可以配置市場滑點、交易成本以及觀察空間，以逼真模擬實盤交易情況，促進策略的開發與評估。