米兰理工大学 发布 Gym4ReaL 数据集, 应用在 强化学习、现实世界应用 领域

米兰理工大学 本次发布的数据集 Gym4ReaL, Gym4ReaL是一个为支持在现实世界场景中开发和评估强化学习算法而设计的综合环境套件。该套件包括一系列多样化的任务，这些任务将算法暴露于各种实际挑战之中。这些任务包括大坝控制系统（DamEnv）、电梯调度问题（ElevatorEnv）、微电网能量管理（MicrogridEnv）、机器人工作单元（RoboFeederEnv）、外汇市场交易策略（TradingEnv）和市政供水系统（WDSEnv）。Gym4ReaL旨在提供一套包含现实世界环境基本挑战的环境，以促进在现实世界场景中部署强化学习。该套件允许用户自定义输入参数和环境动态，以更好地反映特定领域的需求，从而扩展了其可用性。

查看Gym4ReaL

README 内容： 

关于 米兰理工大学 , 米兰理工大学是意大利最负盛名的技术科学类大学，以其在设计和工程领域的卓越教学和研究而享誉全球。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。