gym-multigrid

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gym-multigridはOpenAI Gymを拡張したPythonライブラリで、複数部屋のグリッドワールド環境を提供します。研究者はナビゲーション、探索、セマンティックタスクのために強化学習エージェントをベンチマークし、開発することができます。事前定義されたレイアウトから選ぶか、オブジェクト、ドア、ロックを含むカスタムグリッドマップを作成できます。パッケージは完全または部分的な観測、柔軟なアクション空間、多くのRLフレームワーク(例:Stable Baselines)とのシームレスな統合をサポートしています。
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May 05 2025
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gym-multigridはOpenAI Gymを拡張したPythonライブラリで、複数部屋のグリッドワールド環境を提供します。研究者はナビゲーション、探索、セマンティックタスクのために強化学習エージェントをベンチマークし、開発することができます。事前定義されたレイアウトから選ぶか、オブジェクト、ドア、ロックを含むカスタムグリッドマップを作成できます。パッケージは完全または部分的な観測、柔軟なアクション空間、多くのRLフレームワーク(例:Stable Baselines)とのシームレスな統合をサポートしています。
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フィーチャー

gym-multigridとは?

gym-multigridは、複数部屋のナビゲーションと探索タスクのために設計されたカスタマイズ可能なグリッドワールド環境のセットを提供します。各環境は、オブジェクト、鍵、ドア、障害物で構成された連結された部屋で構成されます。ユーザーはプログラムでグリッドサイズ、部屋の構成、オブジェクトの配置を調整できます。ライブラリは完全および部分観測モードをサポートし、RGBまたはマトリクスの状態表現を提供します。アクションには移動、オブジェクトとのインタラクション、ドア操作が含まれます。Gym環境として統合することで、研究者は任意のGym互換エージェントを活用して、キーとドアのパズル、オブジェクトの取得、階層的計画といったタスクのトレーニングと評価をシームレスに行うことができます。gym-multigridはモジュラー設計と最小限の依存関係により、新しいAI戦略のベンチマークに最適です。

誰がgym-multigridを使うの?

  • 強化学習研究者
  • ナビゲーションタスクを試すAI開発者
  • RLの概念を教える学者
  • Gym環境を学ぶ学生

gym-multigridの使い方は?

  • ステップ1:pipを使ってgym-multigridをインストール:pip install gym-multigrid
  • ステップ2:Gymおよびgym_multigridをインポート:import gym, gym_multigrid
  • ステップ3:環境を登録または選択:env = gym.make('MiniGrid-MultiRoom-N2-v0')
  • ステップ4:環境を初期化:obs = env.reset()
  • ステップ5:ループ内でアクションを実行:obs, reward, done, info = env.step(action)
  • ステップ6:環境をレンダリング:env.render()
  • ステップ7:終了時に環境を閉じる:env.close()

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

gym-multigridの主な特長・利点

コア機能

  • 複数部屋のグリッドワールド環境
  • カスタマイズ可能なレイアウトとオブジェクト配置
  • 完全および部分観測スペース
  • OpenAI Gym互換性
  • 柔軟なアクションと状態表現

利点

  • ナビゲーションと探索のための標準化されたベンチマーク
  • 既存のRLフレームワークとの簡易統合
  • 研究実験における高い設定可能性
  • 軽量な依存関係
  • オープンソースの拡張性

gym-multigridの主な使用ケース・アプリケーション

  • 多部屋ナビゲーションにおけるRLアルゴリズムのベンチマーク
  • 階層的計画と探索戦略の研究
  • 強化学習コースの教育デモ
  • キーとドアのパズルエージェントの開発

gym-multigridのFAQs

gym-multigrid会社情報

gym-multigrid のレビュー

5/5
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gym-multigridの主な競合と代替品は?

  • MiniGrid
  • MazeBase
  • Pycolab
  • GridWorld
  • ViZDoom

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