Avalon：开启强化学习研究的新篇章

Avalon：开启强化学习研究的新篇章

avalon A 3D video game environment and benchmark designed from scratch for reinforcement learning research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/avalon4/avalon

项目介绍

Avalon 是一个专为强化学习研究设计的3D视频游戏环境和基准测试。在这个环境中，一个具身化的Agent（无论是人类还是计算机）探索一个程序生成的3D环境，尝试完成涉及导航地形、狩猎或收集食物以及避开危险的任务。Avalon 的独特之处在于，其奖励函数、世界动态和动作空间对于每个任务都是相同的，任务之间的差异仅通过改变环境来区分。它包含20个任务，从简单的吃和扔到狩猎和导航，每个任务都创造了Agent必须执行特定技能才能生存的世界。这种设置使得可以在任务内、任务间以及组合任务中进行泛化研究。

项目技术分析

Avalon 采用了高度优化的游戏引擎、基准库和基线库，所有这些都是开源且公开发布的。项目使用了自定义的Godot引擎二进制文件，优化了无头渲染和性能。这使得Avalon不仅能够运行在具备NVIDIA GPU的云端服务器上，也能在macOS上运行。Avalon 的设计考虑到了强化学习环境的高性能需求，因此提供了与gym接口的兼容性，便于用户快速接入和使用。

项目及技术应用场景

Avalon 的核心应用场景是强化学习研究，特别是在以下方面：

1. 任务泛化：通过在相同的环境设置中改变任务，Avalon 使得研究者能够探究Agent在不同任务间的泛化能力。
2. 复杂环境适应：Avalon 的任务设计要求Agent能够适应不同复杂度的环境，这对于开发具有广泛适应能力的强化学习模型至关重要。
3. 性能基准：Avalon 提供了与人类表现相比较的评分指标，使得研究者能够直观地评估其模型的性能。

项目特点

1. 程序生成的3D环境

Avalon 利用程序生成技术创建多样化的3D环境，使得每个任务都具有独特性，从而提高了训练模型的泛化能力。

2. 统一的动作空间和奖励函数

所有任务共享相同的动作空间和奖励函数，这简化了模型的训练过程，并允许跨任务泛化研究。

3. 高性能游戏引擎

Avalon 使用了自定义优化的Godot引擎，提供了高效的渲染和性能，特别是在云端服务器上运行时。

4. 开源和公开可用

Avalon 的所有代码和资源都是开源和公开可用的，这为研究者和开发者提供了极大的便利。

5. 挑战性的任务设计

Avalon 的任务设计旨在挑战当前的强化学习模型，推动研究界向具有人类水平的泛化能力迈进。

总结

Avalon 是一个强大的工具，为强化学习研究提供了新的视角和可能性。它的设计允许研究者探索泛化能力，同时提供了与人类表现相比较的基准，这无疑将推动强化学习领域的发展。无论是对于学术研究还是工业应用，Avalon 都是一个值得尝试的开源项目。

通过其统一的动作空间和奖励函数，以及程序生成的3D环境，Avalon 为强化学习领域带来了新的研究机会和挑战。随着强化学习技术的不断进步，我们可以期待Avalon将在未来发挥更大的作用。

avalon A 3D video game environment and benchmark designed from scratch for reinforcement learning research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/avalon4/avalon