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2—Vvwxyzjn / cleanrl深度强化学习算法的高质量单文件实现，具有研究友好的功能（PPO、DQN、C51、DDPG、TD3、SAC、PPG）PythonNOASSERTION · 限制商用 / 未知名次历史不足10,6291,194——2026-04-20
3—PProvenance-Emu / ProvenanceiOS 和 tvOS 多模拟器前端，支持各种 Atari、Bandai、NEC、Nintendo、Sega、SNK 和 Sony 游戏机系统...开始使用：https://wiki.provenance-emu.com |C++NOASSERTION · 限制商用 / 未知名次历史不足6,396716——2026-11-03
4—Iikostrikov / pytorch-a2c-ppo-acktr-gailPyTorch 实现了 Advantage Actor Critic (A2C)、近端策略优化 (PPO)、使用 Kronecker 因子近似 (ACKTR) 和生成对抗模仿学习 (GAIL) 进行深度强化学习的可扩展信任域方法。PythonMIT · 宽松，可直接商用名次历史不足3,909840——2022-05-29
5—Oopendilab / DI-engineOpenDILab决策AI引擎。最全面的强化学习框架B.P.PythonApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足3,649434——2025-12-07
6—Bbenedekrozemberczki / awesome-monte-carlo-tree-search-papers蒙特卡罗树搜索论文及其实现的精选列表。PythonCC0-1.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足71776——2026-01-13
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