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ns3-gym

将强化学习引入网络仿真研究的创新框架

ns3-gymOpenAI Gymns-3强化学习网络模拟Github开源项目

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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介绍相关项目
GenSim - 利用大型语言模型实现机器人仿真任务自动生成
GPTGenSimGithub任务生成大语言模型开源项目机器人模拟
GenSim项目通过大型语言模型生成仿真环境和任务。用户可使用Gradio Demo和GPTs进行互动。本仓库提供安装及使用指南，涵盖任务生成、添加、移除，及LLM微调等。GenSim还支持多任务训练基准测试，多种生成和训练脚本。项目代码位于GitHub，供用户反馈和交流。
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。
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。
GRID-playground - 通用机器人智能开发平台
AirGenGRIDGithub大语言模型开源项目机器人智能模拟
GRID 是由 Scaled Foundations 构建的平台，旨在通过基础模型和模拟来实现机器人智能的快速原型开发。其核心为 Foundation Mosaic，融合了感知、状态估计、安全和控制的多种基础模型。大语言模型的编排和推理层支持自然交互和复杂机器人任务的解决。GRID 使用 AirGen，一个先进的空中机器人模拟器，用于数据生成和评估。模块化设计使深度机器学习组件和现有基础模型在多种机器人问题中得到应用。
navsim - 创新自动驾驶仿真与评估系统
GithubNAVSIM仿真基准测试开源项目端到端驾驶自动驾驶
NAVSIM是一个创新的自动驾驶仿真与评估系统。它通过简化的场景鸟瞰图抽象来收集端到端驾驶指标，采用开环计算方法平衡效率和闭环评估一致性。该系统支持多种代理模型，提供标准化数据集，为自动驾驶研究提供高效可靠的评估工具。NAVSIM的非反应式设计和数据驱动方法有助于推进自动驾驶技术的发展。
Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制
Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目
该项目利用神经网络和遗传算法，实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库，详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程，包括选择、交叉和变异操作。通过该教程，用户可以学习如何创建并优化AI模型，使小鸟更好地避开障碍物。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架，实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建，集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发，支持Atari和PyBullet等环境，并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具
AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发
Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。
robosuite - 基于MuJoCo的机器人学习仿真框架
GithubMuJoCorobosuite基准测试开源项目机器人学习模拟框架
robosuite是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架，提供标准化基准环境和模块化设计。框架包含多种机器人模型、抓手模型、控制器模式和标准化任务，支持程序化生成新环境、多模态传感和逼真渲染。robosuite为机器人智能研究提供了可靠、灵活的仿真平台，降低了前沿研究的门槛。
Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN
Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习
本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。
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