重温强化学习之强化学习模拟平台

1、OpenAI Gym

官网：http://gym.openai.com/

OpenAI Gym是一个用户开发和比较强化学习算法的工具包，与其它的数值计算库兼容，如tensorflow

Openai gym 包含两个部分：

   1）gym开源：

       包含一个测试集，每个问题成为一个环境(environment)，可以用于自己的强化学习算法开发，环境有共享的接口，允许用户设计通用的算法，例如：Atari、CartPole等

  2）OpenAI Gym服务

      提供一个站点和api，允许用户对他们训练的算法进行性能的比较

OpenAI安装：pip install gym[all]

OpenAI Baselines

它是OpenAI出的一些深度强化学习算法(DQN,PPO,TRPO,DDPG)的实现，基于Tensorflow和OpenAI Gym

源码：https://github.com/openai/baselines

2、MuJoCo

MuJoCo(Multi-Joint dynamics with Contact)是一个模拟的机器人，生物力学，图形和动画等领域的物理引擎

官网：http://www.mujoco.org/index.html

源码：https://github.com/openai/mujoco-py

可以使用源码安装：

• git clone https://github.com/openai/mujoco-py

• cd mujoco-py

• pip install -e. --no-cache

3、rllab

与OpenAI Gym类似，rllab也是一个强化学习算法的框架

官网：https://rllab.readthedocs.io/en/latest/user/installation.html

源码：https://github.com/rll/rllab

与OpenAI Gym的区别在于OpenAI Gym支持更广泛的环境，且提供在线的scoreboard可以用于共享训练结果。

rllab也提供一个基于pygame的可视环境，同时也兼容OpenAI Gym

4、DeepMind Lab

DeepMind Lab是由DeepMind发布的3D迷宫场景的强化学习平台

官网：https://deepmind.com/blog/open-sourcing-deepmind-lab/

论文：https://arxiv.org/pdf/1612.03801.pdf

源码：https://github.com/deepmind/lab

5、TORCS

TORCS(The Open Racing Car Simulator)是一个跨平台的赛车游戏模拟器，也可以作为强化学习的研究平台

官网：http://torcs.sourceforge.net/

gym_torcs是一个TORCS 的强化学习环境，提供类似前面OpenAI Gym的接口

源码：https://github.com/ugo-nama-kun/gym_torcs

 

6、PySC2（StarCraft II）

DeepMind的AlphaGo把围棋搞定之后，业界开始将目光头像即时策略游戏，如StarCraft II(星际争霸II)。DeepMind和Blizzard合作出了个StarCraft II的研究平台，称为PySC2

官网：https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/

论文：https://deepmind.com/documents/110/sc2le.pdf

源码：https://github.com/deepmind/pysc2