Godot强化学习智能体
机器学习
2021-12-08 v1
摘要
我们提出Godot强化学习（RL）智能体，一个用于在Godot游戏引擎中开发环境与智能体的开源接口。Godot RL Agents接口允许在具有挑战性的2D和3D环境中，利用多种同策略和异策略深度RL算法设计和创建并学习智能体行为。我们提供标准的Gym接口，并带有用于Ray RLlib和Stable Baselines RL框架中学习的封装器。这使得用户可以使用超过20种最先进的同策略、异策略和多智能体RL算法。该框架是一个多功能工具，允许研究者和游戏设计者创建具有离散、连续和混合动作空间的环境。该接口性能相对较高，在高端笔记本电脑上以4个CPU核心并行时可达每秒12k次交互。概览视频见：https://youtu.be/g1MlZSFqIj4
引用
@article{arxiv.2112.03636,
title = {Godot Reinforcement Learning Agents},
author = {Edward Beeching and Jilles Debangoye and Olivier Simonin and Christian Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.03636},
year = {2021}
}