慕尼黑工业大学 发布 Industrial Benchmark (IB) 数据集, 应用在 工业应用、强化学习 领域

慕尼黑工业大学 本次发布的数据集 Industrial Benchmark (IB), 工业基准（IB）是一个专为模拟真实工业应用中复杂性而设计的新型强化学习（RL）基准。该数据集由西门子AG创建，旨在包含连续状态和动作空间、高维部分可观测状态空间、延迟效应和复杂随机性等多种工业应用中的关键方面。数据集大小为100,000条记录，每条记录包含观察、动作、奖励和下一观察的四元组。创建过程中，初始化IB 10次，每次生成1000条随机轨迹。该数据集主要用于评估和比较不同的RL技术在解决工业控制问题上的性能，特别是在安全和效率要求高的环境中。

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