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simglucose

Python实现的1型糖尿病模拟器助力强化学习研究

simglucose 是一个基于 FDA 批准的 UVa/Padova Simulator 实现的开源 1 型糖尿病模拟器。它包含 30 个虚拟患者模型,兼容 OpenAI Gym 和 rllab API,支持自定义奖励函数和控制器。该项目支持并行计算,能生成多种性能分析图表。研究人员可利用 simglucose 开发和测试糖尿病管理的强化学习算法,为相关研究提供了便利。

synthea - 开源合成患者数据模拟器
GithubSynthea人口模拟器健康记录生成合成病人数据开源项目模块化规则系统
Synthea是一个开源的合成患者人群模拟器,生成非真实但逼真的患者数据和健康记录。它模拟完整生命周期,提供可配置的统计和人口统计数据,使用模块化规则系统,支持多种输出格式。特色功能包括原发性护理、急诊室就诊模拟,以及生成疾病、过敏、药物、疫苗接种等数据。Synthea主要用于医疗保健领域的研究、开发和测试,为相关工作提供了有价值的模拟数据资源。
humanoid-gym - 人形机器人强化学习框架实现零样本仿真到现实转移
GithubHumanoid-Gymlocomotion人形机器人仿真到现实开源项目强化学习
Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的强化学习框架,专门用于训练人形机器人的运动技能。该框架实现了从仿真到现实环境的零样本转移,并整合了Isaac Gym到Mujoco的仿真转换功能,用于验证训练策略的鲁棒性和泛化能力。项目在RobotEra的XBot-S和XBot-L真实机器人上成功实现了零样本仿真到现实转移,并提供了详细的训练指南、配置说明和执行脚本,便于训练和优化人形机器人的运动技能。
rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练
GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略
rex-gym是一个开源项目,致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人,实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟,旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域,其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。
myosuite - 面向生物力学控制的肌肉骨骼仿真环境集合
GithubMuJoCoMyoSuite开源项目机器学习生物力学控制肌肉骨骼环境
MyoSuite是一个开源的肌肉骨骼仿真环境集合,基于MuJoCo物理引擎构建,并通过OpenAI gym API封装。该项目提供了多样化的仿真任务,涵盖手臂、手部和下肢等,为研究人员提供了应用机器学习解决生物力学控制问题的平台。MyoSuite支持Python 3.8及以上版本,安装便捷,并配有详细的教程和文档。这一工具集为生物力学和机器人学研究领域提供了有力支持。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
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。
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。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架,旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC,主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法,适用于Atari和Mujoco环境,并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
gym-electric-motor - 电机仿真与控制的Python开源工具箱
GithubPythongym-electric-motor开源项目强化学习电动机仿真驱动系统
Gym Electric Motor (GEM) 是一个用于电机仿真与控制的Python开源工具箱,支持传统控制和强化学习实验。它能构建典型的传动系统,进行闭环仿真并提供各种决策算法接口。适用于工业和学术领域的工程师,涵盖从线性反馈控制到深度确定性策略梯度等多种应用。通过简单的安装步骤和丰富的示例文档,用户可以快速开始使用并进行深入研究。
autogluon - 自动化机器学习工具,简单实现高精度预测
AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化
AutoGluon简化了机器学习任务,让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11,并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型,提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源,适合各层次用户的需求。
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