Roomenv V2

RoomEnv-v2 ist eine komplexe Umgebung, die mit Gymnasium kompatibel ist und darauf abzielt, Reinforcement-Learning-Algorithmen durch einen teilweise beobachtbaren Markov-Entscheidungsprozess (POMDP) zu herausfordern. Diese Umgebung nutzt ein wissensgraphenverstärktes menschliches Gedächtnissystem, um die Entscheidungsfähigkeiten des Algorithmus in dynamischen Mehrzimmer-Szenarien zu verbessern. Benutzer können Parameter wie den Raumlayout, die Anzahl der Objekte und die Übergangswahrscheinlichkeiten anpassen, um verschiedene experimentelle Einstellungen zu schaffen. Dadurch können sie die Explorations- und Schlussfolgerungsstrategien des Agenten evaluieren und optimieren.