Gym-TORAX：面向托卡马克等离子体控制仿真的强化学习集成开源软件
机器学习
2026-03-23 v2
摘要
本文介绍Gym-TORAX，一个Python软件包，使能够为模拟托卡马克等离子体动力学和控制而实现强化学习（RL）环境。用户简洁地定义一组控制动作和观察值，以及从中创建Gymnasium环境以封装TORAX进行等离子体动力学模拟的控制目标。该目标通过依赖于模拟等离子体状态和控制动作的奖励函数来实现，以优化等离子体的特定特性，如性能和稳定性。最终得到的环境实例与广泛的RL算法和库兼容，将促进等离子体控制领域的RL研究。目前版本中，已提供一个可直接使用的环境，基于国际热核实验反应堆（ITER）的升压情景。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.11283,
title = {Gym-TORAX: Open-source software for integrating reinforcement learning with plasma control simulators in tokamak research},
author = {Antoine Mouchamps and Arthur Malherbe and Adrien Bolland and Damien Ernst},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.11283},
year = {2026}
}