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Safe-Policy-Optimization

安全强化学习的全面算法基准平台

Safe-Policy-Optimization安全强化学习算法基准Safety-GymnasiumPKU-AlignmentGithub开源项目

Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境，支持单智能体和多智能体任务，具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档，Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程，为研究人员提供了强大的实验工具。

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介绍相关项目
stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持
GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线
实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。
scope-rl - 离线强化学习与策略评估的开源Python库
GithubPython库SCOPE-RL开源项目离线强化学习离线策略评估策略选择
SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法，兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境，用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程，提高了实验的透明度和可靠性。
Popular-RL-Algorithms - 流行强化学习算法的PyTorch实现与评估
GithubPyTorch开源代码开源项目强化学习性能对比算法实现
Popular-RL-Algorithms项目实现了SAC、DDPG、TD3、PPO等多种流行强化学习算法的PyTorch版本。项目提供了算法的多种实现以便比较,并包含奖励归一化、多进程训练等实用技巧。通过在OpenAI Gym环境中的性能展示,为强化学习研究和应用提供了参考。
reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具
GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准
RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
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。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。
sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架，专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口，支持创建单代理和多代理强化学习环境，允许自定义状态和奖励函数，并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程，适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究，覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。
PPO-PyTorch - 使用PyTorch实现的简易PPO算法工具
GithubOpenAI gymPPO-PyTorchProximal Policy Optimization开源项目强化学习超参数调整
该项目提供了一个基于PyTorch的简易PPO算法实现，适用于OpenAI Gym环境，帮助初学者理解PPO。更新内容包括整合离散和连续算法，并引入了线性衰减机制。用户可以通过PPO_colab.ipynb在Google Colab中便捷地训练、测试和绘制图表。项目支持单线程执行，并提供日志记录、可视化和动画生成工具。
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