Roomenv V0

RoomEnv-v0는 Gymnasium과 호환되는 도전적인 환경으로, 부분적으로 관찰 가능한 마르코프 결정 과정(POMDP)에서 에이전트의 성능을 테스트하고 개선하기 위해 설계되었습니다. 이 환경은 여러 캐릭터가 자유롭게 움직이고 물체를 배치할 수 있는 큰 방을 시뮬레이션합니다. 에이전트는 캐릭터들의 행동을 관찰하고 물체의 위치에 대한 질문에 답함으로써 보상을 얻습니다. 핵심적으로, 이 환경은 구조화된 RDF 트리플 데이터와 ConceptNet 같은 상식 지식 그래프를 결합하여 의사 결정의 정확성을 높입니다. 이 환경의 적용 가치는 복잡하고 동적인 시나리오에서 인간의 기억 시스템과 유사한 지식 추론 및 기억 관리 능력을 가진 머신 러닝 모델을 연구하고 개발하는 데 있습니다.