realworldrl_suite:真实世界的RL基准套件

现实世界强化学习（RWRL）挑战框架 论文确定并描述了一组九个挑战，这些挑战当前阻止了强化学习（RL）代理在现实世界的应用程序和产品上使用。它还描述了一个评估框架和一组环境，可以评估RL算法对现实系统的潜在适用性。此后，又进行了 ，该实践实现了所描述的九个挑战中的八个（不包括可解释性），并分析了它们对各种最新RL算法的影响。这是用于执行此分析的代码库，也旨在作为针对这些挑战的易于重现的实验的通用平台，被称为realworldrl-suite （真实世界增强学习（RWRL）套件）。 当前，该套件由五个环境组成： 卡特波尔 沃克 四足 机械手（未经测试） 人形生物 该代码库当前的结构为： 环境/-扩展环境 utils /-用于日志记录和标准化评估的包装器类 分析/-用于训练代理和生成情节的笔记本 示例/-随机策略和PPO代理示例实现 docs /-文档 您可以将问题发送到Real-World