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基于Android的强化学习平台

AndroidEnv强化学习Android系统触摸屏界面环境模拟Github开源项目

AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务，涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互，库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景，如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务，为强化学习研究提供了丰富的实验环境。

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介绍相关项目
python-for-android - Python应用打包工具 实现Android设备兼容运行
GithubKivy框架Python打包工具python-for-android安卓应用开发开源项目跨平台开发
python-for-android是一款开发工具，用于将Python应用打包成Android设备可运行的二进制文件。支持生成APK、AAB和AAR格式，兼容多种CPU架构。除Kivy框架外，还支持PySDL2和WebView等后端库。工具可自动处理大多数纯Python包依赖，并为常用库提供交叉编译方案。通过交叉编译Python解释器及其依赖，实现Python代码在Android设备上的解释执行。
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。
rl-agents - 强化学习算法集：覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现，如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络，适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南，通过命令行运行实验和基准测试，并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控，非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
simple_rl - 轻量级Python强化学习实验框架
GithubPython复现结果实验开源项目强化学习简单框架
simple_rl框架专注于简化强化学习实验流程和提高结果可复现性。它内置了网格世界、OpenAI Gym等MDP环境，实现了Q-learning和R-Max等经典算法。新增的实验复现功能方便研究者重现成果。该框架支持Python 2和3，为强化学习研究和教学提供了实用工具。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
redroid-doc - 云端Android解决方案支持GPU加速
Android虚拟化GPU加速Githubredroid云端Android容器化开源项目
redroid是一个云端Android解决方案，支持GPU加速，适用于云游戏、虚拟手机和自动化测试。该项目兼容arm64和amd64架构，可通过Docker、podman或k8s在Linux主机上部署多个实例。redroid支持Android 14至8.1版本，允许自定义显示、网络和GPU设置。它还提供Native Bridge功能，使x86实例能运行arm应用，并支持集成GMS和WebRTC流媒体。
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。
AutoX - Android平台的JavaScript自动化开发环境
AndroidAutoX.jsGithubJavaScript开源项目无障碍服务自动化
AutoX是基于Android平台的JavaScript运行和开发环境,通过无障碍服务实现自动操作。它提供悬浮窗录制、专业选择器和界面分析等功能,可用于开发自动化脚本和小工具应用。AutoX支持root权限下的更多功能,采用GPL-V2许可证。该项目旨在为开发者提供便捷的Android自动化解决方案。
tinyzero - 简易强化学习框架 快速训练类AlphaZero智能体
AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索
tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。
gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架
GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真
此项目提供了一个基于ScenarIO的框架，用于创建可复现的机器人环境，适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层，开发者能更专注于决策逻辑的开发，而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers，并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发，同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。
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