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PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台

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简介：
PyBullet-Gym是一款开源软件工具包，它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境，为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本，旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用，以支持开放研究。 目前，OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而，对于一些具有挑战性的连续控制环境来说，它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎，并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究，尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境，从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性，已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外，每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。

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  • PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台
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    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包，它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境，为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本，旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用，以支持开放研究。 目前，OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而，对于一些具有挑战性的连续控制环境来说，它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎，并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究，尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境，从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性，已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外，每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
     
  • 安装Mujoco、mujoco-py、gym和baseline的强化学习平台
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    本简介提供了一个详细的教程，指导用户在计算平台上安装Mujoco物理模拟器、mujoco-py接口以及gym和baselines等常用库，为开展强化学习研究与应用打下坚实基础。 MuJoCo是一个物理模拟器，适用于机器人控制优化等领域研究。 下载MuJoCo 2.0对应平台的安装包： 创建目录并解压文件： ``` mkdir ~/.mujoco cp mujoco200_linux.zip ~/.mujoco cd ~/.mujoco unzip mujoco200_linux.zip ```
     
  • Flappy-Bird-Gym: 适用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境
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    Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境，专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台，用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略，推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数： - 鸟的y位置； - 鸟的垂直速度； - 到下一个管道的水平距离； - 下一个管道的y位置。 未来计划推出一个新的环境版本，该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ，只需运行以下命令： ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法 使用flappy-bird-gym非常简单。 只需导入包并使用make函数创建环境，如下示例代码所示： ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```
     
  • OpenAI Gym中的环境理解与展示——强化学习入门
    优质
    本教程旨在为初学者介绍OpenAI Gym库，并通过具体实例讲解如何理解和使用其中的环境进行强化学习实验。 本段落以CartPole为例介绍强化学习中的OpenAI Gym环境。首先创建一个新的Python文件，并输入以下代码： ```python import gym env = gym.make(CartPole-v0) # 使用gym库中的CartPole环境 env = env.unwrapped # 打开包装层以访问原始环境对象 print(env.action_space) # 输出动作空间，输出结果可能难以理解 ``` 这段代码的作用是导入必要的`gym`库，并创建一个名为CartPole-v0的环境实例。接着通过取消封装来直接使用基础环境对象。最后打印出该环境中可用的动作空间信息，但此时可能会发现输出的内容并不直观易于理解。
     
  • 基于强化学习的gym环境中的倒立摆控制
    优质
    本研究利用强化学习算法在Gym环境中实现对倒立摆系统的稳定控制，探索最优策略以保持系统平衡。 根据《Reinforcement Learning An Introduction》中的策略梯度方法，在open AI gym库里控制倒立摆。
     
  • 强化学习Baseline项目：在Gym环境中玩Atari游戏
    优质
    本项目运用强化学习技术，专注于开发和测试各种算法在经典Atari游戏中达到高分的能力。通过OpenAI Gym环境，我们探索并实现多种Baseline模型，以期优化智能体的表现。 在gym环境中集成的Atari游戏可用于DQN训练，但操作不够方便。因此，在baseline中专门对gym环境进行了重写以更好地适应DQN的训练需求。从源码可以看出，只需重写两个函数：`reset()`和`step()`；由于没有重写`render()`函数，所以画面未被显示出来。 1. `NoopResetEnv()` 函数的功能是，在前30帧中不做任何操作以跳过初始状态。这有助于增加初始画面的随机性，避免陷入过拟合。 ```python class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): super(NoopResetEnv, self).__init__(env) # 初始化代码省略 ``` 这段初始化代码中，`super()`函数用于调用父类的构造方法，并设置最大空操作帧数为30。实际实现细节可以根据具体需求进行调整。
     
  • A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym环境中的测试结果
    优质
    简介：本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法，并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证，展示了该模型的有效性和优越性。 使用长期短期记忆网络（A3C-LSTM）的异步优势参与者关键算法实现的重要说明：此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型，请参考Arthur的相关论文。 该训练仅适用于小批量大于30的情况，这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程，并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True，可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。 这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意，在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径！
     
  • 基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip
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    本项目为一个基于Gym框架设计开发的多智能体追逃博弈环境，旨在研究和实现强化学习算法在复杂动态场景下的应用。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合用作计算机、数学或电子信息专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，并可供学习参考。作为参考资料，若需实现其他功能，则需要能够理解代码并热衷于钻研和自行调试。此资源名为“gym 框架下的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip”。
     
  • 基于gym框架的多智能体追逃博弈强化学习平台.zip
    优质
    本项目为一个基于OpenAI Gym框架构建的多智能体追逃博弈模拟环境，用于研究与开发强化学习算法在复杂交互场景中的应用。 资源简介：该资源是一个基于Python语言和gym框架开发的多智能体追逃博弈强化学习平台。它适用于进行毕业设计、期末大作业、课程设计等学术或项目实践的开发者。通过模拟追逃博弈场景，训练智能体在复杂的动态环境中做出决策并不断学习改进策略。 此平台的核心在于利用Python语言和gym框架构建一个研究环境，旨在让多智能体能够在复杂且变化莫测的情况下进行互动与学习。gym是由OpenAI提供的工具包，用于开发及比较强化学习算法，并提供了一系列标准化的实验环境以供研究人员专注于核心算法的研究而非基础架构。 在该平台中，主要应用场景为模拟多个智能体之间的追逃博弈过程。此场景下，一个或几个角色（即捕获者）试图捕捉到其他角色（逃跑者）。在此过程中，每个参与者都需要通过观察周围环境、理解对手行为模式并采取相应策略来达到目标。这种博弈模型在机器人控制、自动化交通管理及网络安全等众多领域中都有广泛应用。 鉴于该平台主要用于教学与科研目的，其特别注重于教育功能的实现；即通过提供详细的代码注释以帮助初学者更好地理解和掌握强化学习的基本原理和编程技巧。此外，此平台因其设计质量和实用性获得了开发者本人及其导师的高度认可，并被评为高分项目。 综上所述，这个多智能体追逃博弈强化学习平台为研究者及学生群体提供了一个高效的研究工具，用于模拟并分析动态环境中决策过程的形成机制；它不仅有助于深化对相关理论和算法的理解，还能够支持创新想法在实际中的应用与验证。对于从事机器学习及相关领域工作的人员而言，这无疑是一份宝贵的资源。