PDDLGym：从 PDDL 问题构建的 Gym 环境
人工智能
2020-09-17 v2
摘要
我们提出 PDDLGym，一个从 PDDL 领域与问题自动构建 OpenAI Gym 环境的框架。PDDLGym 中的观测与动作是关系型的，使该框架特别适合关系强化学习与关系序贯决策的研究。PDDLGym 也可作为一个通用框架，用于从简洁且熟悉的描述语言快速构建大量多样的基准。我们讨论了设计决策与实现细节，并从规划与模型学习难度方面展示了内置的 20 个环境之间的经验差异。我们希望 PDDLGym 能够促进强化学习社区（Gym 源于此）与 AI 规划社区（PDDL 由其产生）之间的桥梁构建。我们期待收集所有相关者的反馈，并相应地扩展可用环境与功能集合。代码：https://github.com/tomsilver/pddlgym
引用
@article{arxiv.2002.06432,
title = {PDDLGym: Gym Environments from PDDL Problems},
author = {Tom Silver and Rohan Chitnis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.06432},
year = {2020}
}
备注
ICAPS 2020 PRL Workshop