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Controlgym：用于基准化强化学习算法的大规模安全关键控制环境
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
controlgym是一个包含36个工业控制设置和10个控制问题的库，集成在OpenAI Gym/Gymnasium框架中，可应用强化学习算法。该项目旨在为学习动态和控制社区提供服务，并探索强化学习算法在学习控制策略、控制器稳定性和鲁棒性问题上的应用，以及在高维度和潜在无穷维度系统上的可扩展性。
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关键要点
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controlgym是一个包含36个工业控制设置和10个控制问题的库。
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该库集成在OpenAI Gym/Gymnasium框架中。
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允许直接应用标准的强化学习算法，如stable-baselines3。
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项目旨在为学习动态和控制社区提供服务。
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探索学习控制策略的强化学习算法的收敛性。
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研究基于学习的控制器的稳定性和鲁棒性问题。
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强化学习算法在高维度和潜在无穷维度系统上的可扩展性。
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