dmc2gym

为DeepMind Control Suite的标准OpenAI Gym接口

OpenAI Gym DeepMind Control Suite 随机种子行为空间图像维度 Github 开源项目

dmc2gym是一个轻量级包装器，它为DeepMind Control Suite提供标准的OpenAI Gym接口。该项目支持可靠的随机种子初始化，确保确定性行为；支持将本体感知转换为图像观察并可以自定义图像尺寸；动作空间归一化，将每个动作的坐标限制在[-1, 1]范围内；允许设置动作重复功能。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库

AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码，便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具，ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

dm_control - 提供物理仿真和强化学习环境的全面工具

GithubGoogle DeepMindMuJoCodm_control开源项目深度强化学习物理仿真

Google DeepMind的dm_control软件包使用MuJoCo物理引擎，提供物理仿真和强化学习环境的全面工具。核心组件包括Python绑定库、强化学习环境、交互式查看器，以及创建复杂控制任务的附加库。用户可通过pip命令安装，并支持多种OpenGL渲染后端。dm_control为研究人员和开发者提供丰富功能和灵活配置，助力连续控制任务的开发与实验。

Gym.NET - OpenAI Gym的C#移植版，适用于强化学习环境

C#GithubGym.NETOpenAI Gym工具包开源项目强化学习

Gym.NET是OpenAI Gym的C#移植版本，提供标准化的强化学习开发环境。用户可通过NuGet安装Gym.NET及其多种环境和渲染模块，支持例如CartPole-v1等经典环境的运行和渲染。项目目标是逐步实现多种OpenAI Gym环境，包括经典、Mujoco、Box2D和Atari等。详细的安装步骤和示例代码请参考项目的GitHub页面。

safety-gymnasium - 安全强化学习的可扩展定制化环境库

GithubMuJoCoSafety-Gymnasium可定制基准环境安全强化学习开源项目

Safety-Gymnasium为安全强化学习提供了可扩展的定制化环境。该库包含兼容约束信息的标准API和多种安全增强学习任务,如安全导航和速度控制。研究人员可通过其代码框架和环境设计探索新见解,促进SafeRL算法的基准测试和环境标准化。

Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库

GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境

Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。

openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras

GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习

OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。

safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台

Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制

'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台，为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学，实现多种扰动和约束条件，集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力，探索安全学习和控制领域的创新。

gym-unrealcv - 视觉强化学习真实虚拟环境

GithubOpenAI GymUnrealCV开源项目机器人视觉虚拟环境视觉强化学习

Gym-UnrealCV是一个结合虚幻引擎和OpenAI Gym的开源项目,为视觉强化学习提供真实虚拟环境。支持主动物体跟踪、物体搜索和机器人臂控制等多种机器人视觉任务。项目设计简单易用,无需深入了解底层技术即可运行强化学习算法。提供预定义环境、随机代理示例和多种学习算法实现,并支持环境自定义,满足不同研究需求。

ns3-gym - 将强化学习引入网络仿真研究的创新框架

GithubOpenAI Gymns-3ns3-gym开源项目强化学习网络模拟

ns3-gym是一个整合OpenAI Gym和ns-3的开源框架，旨在促进强化学习在网络研究中的应用。该项目提供了自定义仿真环境的能力，包含认知无线电和RL-TCP等实例。通过详细的文档和示例，ns3-gym为研究人员提供了探索机器学习在网络优化领域潜力的平台。项目提供了完整的安装指南和API文档，便于研究者快速上手。ns3-gym的灵活架构支持各种网络场景的模拟，为网络协议和通信技术的创新研究开辟了新途径。

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