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ma-gym

基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

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。

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。
AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台
AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集
AgentGym是一个框架,通过多种交互环境和统一任务格式,协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作,包含14种环境,如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval,并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示,进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。
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。
MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台
GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发
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。
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。
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习
gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。
panda-gym - 机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
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。
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境,模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置,支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法,为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。
gym-anytrading - 基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境
FOREXGithubOpenAI Gym交易算法开源项目强化学习股票交易
gym-anytrading提供了一系列基于OpenAI Gym的交易算法模拟环境。它包含TradingEnv、ForexEnv和StocksEnv三个环境,支持外汇和股票市场交易模拟。该项目专注于简单性、灵活性和全面性,可以轻松定制交易动作、仓位和奖励函数等。它还提供了示例代码,展示如何与Stable-Baselines3等库集成使用。项目GitHub链接:https://github.com/AminHP/gym-anytrading
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