rl4co

统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案

RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建，它整合了TorchRL和TensorDict等技术，提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略，适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法，为组合优化研究提供了全面的实验平台。

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介绍相关项目

Ensemble-Pytorch - PyTorch集成学习框架助力模型优化

Ensemble-PyTorchGithubpytorch开源项目机器学习模型集成深度学习

Ensemble-Pytorch是一个为PyTorch设计的集成学习框架，旨在提高深度学习模型的性能和鲁棒性。该框架支持多种集成策略，如Fusion、Voting、Bagging和Gradient Boosting，适用于分类和回归任务。作为PyTorch生态系统的一部分，Ensemble-Pytorch提供简洁的API和详细文档，便于研究人员和开发者实现和优化集成模型。

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。

RLHF-Reward-Modeling - 训练 RLHF 奖励模型的配方

ArmoRMBradley-Terry Reward ModelGithubRLHFRewardBenchpair-preference model开源项目

该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练，提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型，并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果，适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。

DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案

GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习

项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch，构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境，实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。

pymarl2 - 多智能体强化学习的高效实现框架

GithubQMIXStarCraft多智能体强化学习开源项目超参数调优通信任务

PyMARL2是一个开源项目，专注于改进协作多智能体强化学习的实现技巧和约束。该项目针对StarCraft多智能体挑战进行了优化，实现了QMIX、VDN、IQL等多种算法。通过采用值函数裁剪、奖励缩放等技巧，PyMARL2显著提升了QMIX在复杂场景中的性能。此外，该框架还支持通信任务和Google Football环境，为多智能体强化学习研究提供了有力工具。

PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架

GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架

PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能，支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建，PantheonRL采用去中心化训练方法，为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外，它还提供Web用户界面，便于进行轻量级实验和原型设计，支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。

xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库

GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现

XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。

Alpaca-CoT - 一站式AI指令调谐与语言处理平台

Alpaca-CoTGithub参数效率大型语言模型开源项目指令调优平台统一界面

Alpaca-CoT，一款集成指令收集、参数效率优化和语言处理的AI工具，提供统一与高效的用户界面, 适用于处理复杂的语言模型任务，增强操作的精确度及效能。

genrl - 强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程

GenRLGithubPyTorch基准测试开源项目强化学习算法实现

GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。

rl-mpc-locomotion - 强化学习与模型预测控制结合的四足机器人运动框架

GithubIsaac GymRL MPC Locomotion四足机器人开源项目强化学习模型预测控制

这个项目为四足机器人运动任务开发了一个快速仿真和强化学习训练框架。它采用分层控制结构，结合高层策略网络和低层模型预测控制器。其MPC控制器基于Cheetah Software改写，便于移植到主流仿真平台。项目利用NVIDIA Isaac Gym进行并行训练，使用Unitree Robotics的Aliengo模型，并实现了从仿真到实物的迁移。该框架适用于多种四足机器人类型和步态，为相关研究提供了有力支持。

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