MORL-Baselines是一个多目标强化学习算法库，提供多种PyTorch实现。该项目遵循MO-Gymnasium API，支持单策略和多策略算法，适用于SER和ESR标准。特点包括自动性能报告、代码规范和自动测试。实现了GPI-LS、MORL/D等多种算法，支持连续和离散观察/动作空间，为MORL研究和基准测试提供有力支持。

MO-Gymnasium是一个开源Python库，为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API，提供返回向量化奖励的环境集合，包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互，并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制，保证实验可重复性，是MORL研究和基准测试的理想工具。