Real-World Reinforcement Learning (RWRL) 挑战框架：开启真实世界强化学习的大门

Real-World Reinforcement Learning (RWRL) 挑战框架：开启真实世界强化学习的大门

realworldrl_suite Real-World RL Benchmark Suite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/realworldrl_suite

项目介绍

在现实世界中应用强化学习（RL）面临着诸多挑战，这些挑战阻碍了RL算法在实际应用中的广泛使用。为了解决这些问题，Google Research推出了Real-World Reinforcement Learning (RWRL) Challenge Framework，这是一个旨在模拟和评估RL算法在真实世界中应用潜力的开源项目。

RWRL框架基于两篇重要的论文："Challenges of Real-World RL" 和 "An Empirical Investigation of the challenges of real-world reinforcement learning"。这些论文详细描述了九大挑战，并提供了一个评估框架和一系列环境，用于评估RL算法在真实世界系统中的适用性。

项目技术分析

RWRL框架的核心在于其扩展的环境和挑战设置，这些设置模拟了现实世界中的复杂性和不确定性。具体来说，框架包含了以下五大环境：

• Cartpole
• Walker
• Quadriped
• Manipulator
• Humanoid

每个环境都配备了多种挑战，包括：

• Safety: 任务约束，确保算法在安全范围内运行。
• Delays: 动作、观察和奖励的延迟，模拟现实世界中的通信延迟。
• Noise: 动作和观察的噪声，包括高斯白噪声、丢包、卡顿和重复动作。
• Perturbations: 环境物理量的非平稳扰动。
• Dimensionality: 增加状态空间的维度，模拟高维数据环境。
• Multi-Objective Rewards: 多目标奖励，评估算法在多任务环境中的表现。
• Offline Learning: 提供离线数据集，支持离线学习。

此外，RWRL还提供了Combined Challenge Benchmarks，将多种挑战组合在一起，分为“简单”、“中等”和“困难”三个难度级别，帮助用户全面评估算法的鲁棒性。

项目及技术应用场景

RWRL框架适用于以下场景：

• 学术研究: 研究人员可以使用该框架进行RL算法的研究和评估，特别是在真实世界应用中的表现。
• 工业应用: 工程师和开发者可以利用该框架测试和优化RL算法，确保其在实际产品中的稳定性和可靠性。
• 教育培训: 教育机构可以将其作为教学工具，帮助学生理解RL在复杂环境中的应用。

项目特点

• 真实世界模拟: RWRL框架通过多种挑战设置，高度模拟了现实世界中的复杂性和不确定性，使得评估结果更具实际意义。
• 易于使用: 框架提供了详细的文档和示例代码，用户可以轻松上手，快速进行实验和评估。
• 可扩展性: 用户可以根据需要自定义环境和挑战，满足不同应用场景的需求。
• 社区支持: 项目由Google Research支持，用户可以通过邮件列表与开发者和其他用户交流，获取帮助和反馈。

结语

Real-World Reinforcement Learning (RWRL) Challenge Framework 是一个强大的工具，它不仅为RL算法的研究和评估提供了坚实的基础，还为RL在真实世界中的应用打开了新的大门。无论你是研究人员、工程师还是学生，RWRL都将成为你探索和实现RL应用的得力助手。

立即访问 RWRL GitHub 仓库，开始你的RL探索之旅吧！

realworldrl_suite Real-World RL Benchmark Suite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/realworldrl_suite