普渡大学 本次发布的数据集 SafeOR-Gym, SafeOR-Gym是一个针对安全强化学习算法的基准测试套件,包含九个针对复杂约束下安全RL的运筹学环境。每个环境模拟了现实世界的规划、调度或控制问题,具有基于成本的约束违反、规划范围和混合离散-连续的动作空间。该套件与OmniSafe提供的约束马尔可夫决策过程(CMDP)接口无缝集成。SafeOR-Gym为安全RL提供了具有挑战性和实用性的测试平台,旨在促进未来在现实世界决策问题中的安全RL研究。
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