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 implementieren. Die Bibliothek ermöglicht es Benutzern, bereits vorhandene Simulationsmodelle für tiefes 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 Belohnungsimplementierungen und Beobachtungssätze, die Definition und Nutzung von Szenarien einschließlich unsicherer Szenarien über die Modelica Credibility-Integration sowie die Einführung von Bewertungsmetriken zur Beurteilung der trainierten Agenten. Der Trainingsprozess wird durch mehr als 20 Benutzerfunktionen der Befehlszeilenschnittstelle (CLI) 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. Eine Community-Edition mit eingeschränkter Eingabe-/Ausgabeunterstützung ist unter der CC BY-NC-ND 4.0-Lizenz frei verfügbar; für die Vollversion ohne Einschränkungen wenden Sie sich bitte an das DLR-Institut für Fahrzeugkonzepte, Abteilung Fahrzeugsystemdynamik und -steuerung.