简介
Gymnasium 提供了一个用于单智能体强化学习环境的统一 API 标准，包含多个参考环境和相关实用工具，作为经典 OpenAI Gym 的延续与现代替代。该项目为训练、评估与研究强化学习算法提供了稳定的环境基线。
它旨在为研究者和工程师提供一致且可复现的实验环境，使得算法的对比与评估更加可靠。Gymnasium 的参考环境覆盖了多种常见场景，并与主要 RL 工具链兼容，方便在训练、基准测试与教学场景中直接使用。
主要特性
- 标准化 API：统一环境接口，方便算法与基准测试的复现与比较。
- 丰富的参考环境：内置常见强化学习环境与工具集。
- 社区与生态：由 Farama 基金会维护，具有活跃的贡献者生态。
使用场景
- 强化学习研究：快速搭建训练和评估实验的环境基线。
- 教学与演示：用于课堂示例与算法教学的可复现环境。
- 仿真与评测：对比不同训练策略和算法性能的标准化平台。
技术特点
- 技术栈：Python 生态，兼容主流 RL 工具链与依赖。
- 可扩展性：环境与工具易于扩展和适配新场景。
- 许可：MIT 许可，适合研究与商用使用。