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scope-rl

离线强化学习与策略评估的开源Python库

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。

rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包
GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法
RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包,支持多种卡牌环境,并易于接入不同的强化学习和搜索算法,致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab(Rice及德克萨斯A&M大学)与全球开发者共同维护。
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-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架,包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体,并配备全面的文档和安装指南,适合科研和开发使用。
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。
FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易
FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技
FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。
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-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架
GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真
此项目提供了一个基于ScenarIO的框架,用于创建可复现的机器人环境,适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层,开发者能更专注于决策逻辑的开发,而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers,并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发,同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。
morl-baselines - 多目标强化学习算法库 支持单策略和多策略实现
GithubMO-GymnasiumMORL-BaselinesPyTorch多目标强化学习开源项目算法库
MORL-Baselines是一个多目标强化学习算法库,提供多种PyTorch实现。该项目遵循MO-Gymnasium API,支持单策略和多策略算法,适用于SER和ESR标准。特点包括自动性能报告、代码规范和自动测试。实现了GPI-LS、MORL/D等多种算法,支持连续和离散观察/动作空间,为MORL研究和基准测试提供有力支持。
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。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习(IRL)算法,包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习,基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib,通过代码示例和命令行选项,有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
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