Farama-Foundation/Stable-Retro

解决的问题

Stable Retro 将经典视频游戏转换为强化学习（RL）的标准环境。它使研究人员和开发者能够使用复古游戏作为 AI 代理的训练或基准测试环境，提供一致的接口（Gymnasium）来与游戏进行交互。

工作原理

该项目是 OpenAI 的 gym-retro 的维护分支，扩展了更多模拟器、平台和游戏。它通过将模拟的游戏包装在 Gymnasium 接口中运行，使 AI 代理能够接收游戏状态（通过游戏内变量的内存位置获取）并发送输入。它还包含一个集成工具，帮助用户通过定义奖励函数、episode 结束条件和游戏变量的内存位置来添加新游戏。

适用人群

希望使用经典视频游戏作为复杂环境来训练和测试 AI 代理的强化学习研究人员、AI 开发者和爱好者。

主要亮点

• 广泛的平台支持：支持多种系统，包括 Atari 2600、NES、SNES、N64、Gameboy、Sega Genesis、Sega Saturn、Dreamcast 和街机设备。
• 庞大的游戏库：集成支持超过 1,000 款游戏，涵盖平台游戏、格斗游戏、体育游戏和 RPG 等多种类型。
• Gymnasium 集成：提供标准化的强化学习训练接口，与现代强化学习库（如 Stable Baselines3）兼容。
• 游戏集成工具：包含工具以帮助用户轻松添加新的 ROM 和状态到环境中。