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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。

dmc2gym - 为DeepMind Control Suite的标准OpenAI Gym接口
DeepMind Control SuiteGithubOpenAI Gym图像维度开源项目行为空间随机种子
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。
arena - 多样化强化学习环境平台,支持多种游戏和学习模式
AI训练DIAMBRA ArenaGithub对抗学习开源项目强化学习游戏环境
DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台,集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口,支持单人和双人模式,适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统,安装简便,并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用,还能参与在线竞赛。
robohive - 多功能机器人学习环境集合 提供丰富模拟任务
GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境
RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。
PettingZoo - Python多智能体强化学习库
APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟
PettingZoo是一个Python库,专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型,提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族,支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景,并通过严格的版本控制确保实验可重现性。
gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战
AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子
该项目实现了经典视频游戏推箱子,旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的,有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置,不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置,适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装,并提供多种游戏变体,如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。
environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO
GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目
Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界,支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法,研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages,提供详细使用指南。
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。
habitat-lab - 模块化库,支持多任务AI训练与人机交互
GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器
Habitat-Lab是一个模块化库,专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估,以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器,Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具,是体态AI研究的关键平台。
mushroom-rl - 模块化强化学习Python库MushroomRL
GithubMushroomRLPython库开源项目强化学习机器学习深度学习
MushroomRL是一个模块化的Python强化学习库,集成主流张量计算库和RL基准测试环境。它实现了经典和深度强化学习算法,便于进行RL实验。该库兼容OpenAI Gym、PyBullet等环境,涵盖Q-Learning、DQN、DDPG等算法。MushroomRL还支持Habitat和iGibson等高真实度模拟环境,为研究提供多样化选择。
leetcode-hard-gym - 用于评估代码生成智能体的LeetCode强化学习环境
GithubLeetcode-Hard Gym代码生成开源项目强化学习环境接口编程语言
leetcode-hard-gym是一个基于OpenAI gym的强化学习环境,连接LeetCode提交服务器,用于评估代码生成智能体。该项目支持多种编程语言,并提供脚本构建未污染的LeetCode困难题目数据集。研究人员可以通过此环境设置、提交代码并获取评估结果,为代码生成研究提供便利工具。项目还包含一个排行榜,展示了不同AI模型在LeetCode困难题目上的表现,如GPT-4和Codex等。环境支持包括Python、Java、JavaScript在内的18种编程语言,为研究人员提供了广泛的评估选择。
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