train_fmu_gym Library

Die train_fmu_gym Bibliothek bietet ein Framework zur Erzeugung und Verwaltung von Functional Mock-up Unit (FMU) basierten Reinforcement Learning (RL) Trainingsumgebungen, die die gymnasium API verwendet. Die Bibliothek ermöglicht es Benutzern, bereits vorhandene Simulationsmodelle für Deep Reinforcement Learning zu nutzen, indem sie den FMI-Standard verwendet und sowohl FMI 2.0- als auch FMI 3.0-Co-Simulations-FMUs unterstützt. train_fmu_gym bietet die automatisierte Generierung von Umgebungen aus FMUs, die Handhabung verschiedener Reward-Implementierungen und beobachteten Zustände, die Definition und Nutzung von Szenarien einschließlich seltener Szenarien über die Modelica Credibility-Integration sowie die Einführung von Bewertungsmetriken zur Beurteilung der trainierten Agenten. Der Trainingsprozess wird durch mehr als 20 Command Line Interface (CLI) Funktionen unterstützt, die ein schnelles Einrichten, Trainieren und Bewerten von RL-Agenten ermöglichen, ohne dass umfangreicher zusätzlicher Python-Code geschrieben werden muss. train_fmu_gym ist sowohl mit Linux- als auch mit Windows-Plattformen kompatibel.