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gym-electric-motor

电机仿真与控制的Python开源工具箱

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。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习
Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库,提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型,促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续,Gymnasium现由独立团队维护,提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性,并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。
safe-control-gym - 安全控制与强化学习的物理仿真平台
Githubsafe-control-gym仿真环境安全约束开源项目强化学习机器人控制
'safe-control-gym'是一个开源的基于物理的仿真平台,为学习控制和强化学习研究提供CartPole和Quadrotor环境。该平台支持符号化先验动力学,实现多种扰动和约束条件,集成了多种控制器和安全过滤器。研究人员可利用此平台测试控制方法的鲁棒性和泛化能力,探索安全学习和控制领域的创新。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
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。
rex-gym - 开源四足机器人的强化学习与实时模拟训练
GithubOpenAI GymRex四足机器人开源项目强化学习控制策略
rex-gym是一个开源项目,致力于通过强化学习和OpenAI Gym环境训练3D打印四足机器人,实现模拟训练到真实执行的无缝迁移。支持命令行操作、多种训练模式和地形模拟,旨在测试并提升控制策略的适应性。rex-gym不仅适用于教育和研发领域,其丰富的仿真环境和控制策略在实际应用中也已展示出显著的适应性和效果。
gym-mtsim - MetaTrader 5交易模拟与强化学习环境集成库
GithubMetaTrader 5OpenAI Gym交易模拟回测开源项目强化学习
gym-mtsim是一个整合MetaTrader 5交易模拟器和OpenAI Gym强化学习环境的Python库。它支持多资产交易模拟、回测可视化及强化学习环境构建。该项目提供通用、易用且可读性强的工具,涵盖完整交易流程。适合各层次用户使用,可进行交易策略开发和测试。
panda-gym - 机器人学习环境集,基于PyBullet和gymnasium
GithubPyBulletgymnasiumpanda-gym开源项目强化学习机器人环境
panda-gym是基于PyBullet物理引擎和gymnasium的机器人环境集,提供抓取、推动、滑动等多种任务环境。项目支持随机动作采样和人机交互渲染,并提供预训练模型和基准测试结果。panda-gym安装简便,适用于机器人学习研究。
Grid2Op - 模块化电力系统仿真与强化学习平台
GithubGrid2Op开源项目强化学习模块化设计电力系统电网操作
Grid2Op是一个模块化电力系统仿真平台,支持发电调度、负荷管理、维护操作和拓扑重构等多种电网控制。平台提供兼容OpenAI Gym的强化学习接口,支持自定义参数和规则,可适配多种数据格式。Grid2Op内置交直流潮流计算功能,并支持更换求解器,为电力系统建模和强化学习研究提供灵活高效的仿真环境。
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。
Gym-Trading-Env - Gymnasium金融交易环境 支持强化学习算法研究
GithubGym Trading EnvPython库交易模拟开源项目强化学习金融数据
Gym-Trading-Env是基于Gymnasium的股票交易模拟环境,专为强化学习算法研究设计。它支持多交易所数据快速下载、高效环境配置、复杂交易操作和高性能渲染。适用于Python 3.9+的Windows、Mac和Linux平台,为交易算法研究提供了简化的工具。
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