Roomenv V0

RoomEnv-v0 ist eine anspruchsvolle Umgebung, die mit Gymnasium kompatibel ist und entwickelt wurde, um die Leistungsfähigkeit eines Agenten in teilweise beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozessen (POMDPs) zu testen und zu verbessern. Diese Umgebung simuliert einen großen Raum, in dem mehrere Charaktere frei bewegen und Objekte platzieren können. Der Agent erhält Belohnungen, indem er die Aktionen der Charaktere beobachtet und Fragen zu den Orten der Objekte beantwortet. Im Kern nutzt es strukturierte RDF-Tripel-Daten, kombiniert mit allgemeinwissensbasierten Wissensgraphen wie ConceptNet, um die Entscheidungsgenauigkeit zu steigern. Der Anwendungswert dieser Umgebung liegt in der Forschung und Entwicklung von maschinelles Lernen-Modellen, die Merkmale menschlicher Gedächtnissysteme aufweisen, insbesondere in Bezug auf Wissensschlussfolgerung und Gedächtnismanagement in komplexen und dynamischen Szenarien.