Farama-Foundation/Gymnasium

해결하는 문제

Gymnasium은 강화 학습(RL) 연구자와 개발자가 다양한 학습 알고리즘을 구축, 테스트 및 비교할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다. 이를 통해 새로운 환경마다 커스텀 통신 코드를 작성할 필요가 없으며, 알고리즘을 다양한 시뮬레이션 작업 간에 쉽게 이식할 수 있도록 보장합니다.

작동 방식

학습 알고리즘(에이전트)과 환경 사이의 가교 역할을 하는 표준 Python API를 정의합니다. 환경을 reset() 및 step()과 같은 일관된 메서드를 가진 Python 클래스로 모델링함으로써, 환경이 단순한 텍스트 게임이든 복잡한 물리 시뮬레이션이든 관계없이 에이전트가 통일된 방식으로 세계와 상호작용하고 관측 및 보상을 받으며 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

대상

참조 구현을 사용하는 초보자부터 물리 또는 게임 환경을 위한 복잡한 에이전트를 구축하는 전문가에 이르기까지 강화 학습을 연구하는 개발자와 연구자를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 다양한 환경 라이브러리: Classic Control, Box2D 물리, 디버깅용 Toy Text, MuJoCo 다관절 제어, Atari 2600 에뮬레이션을 포함한 광범위한 내장 환경을 포함합니다.
• 엄격한 버전 관리: 환경에 버전 관리 시스템(예: "-v0")을 사용하여 학습 결과에 영향을 미치는 변경 사항이 재현성을 깨뜨리지 않도록 합니다.
• 확장 가능한 생태계: Gymnasium API를 준수하는 수많은 서드파티 환경을 지원합니다。
• 폭넓은 호환성: Linux 및 macOS에서 여러 Python 버전(3.10~3.14)을 지원합니다.