RL-Library

RLlib ist die Reinforcement-Learning-Bibliothek im Ray-Projekt und wurde entwickelt, um skalierbare, effiziente und benutzerfreundliche Reinforcement-Learning-Tools bereitzustellen. Ihr zentrales Ziel ist es, eine Vielzahl von Reinforcement-Learning-Algorithmen von Einzelrechnern bis hin zu verteilten Umgebungen zu unterstützen, um die Integration von Forschung und Anwendung zu erleichtern. Durch Abstraktion und Optimierung verbessert RLlib die Reproduzierbarkeit von Experimenten und die Leistung der Algorithmen erheblich, wodurch sie sich ideal für das Modellieren und Lösen komplexer Entscheidungsprobleme mit breiter Anwendungsmöglichkeiten eignet.