Gym4ReaL

Gym4ReaL是一个为支持在现实世界场景中开发和评估强化学习算法而设计的综合环境套件。该套件包括一系列多样化的任务，这些任务将算法暴露于各种实际挑战之中。这些任务包括大坝控制系统（DamEnv）、电梯调度问题（ElevatorEnv）、微电网能量管理（MicrogridEnv）、机器人工作单元（RoboFeederEnv）、外汇市场交易策略（TradingEnv）和市政供水系统（WDSEnv）。Gym4ReaL旨在提供一套包含现实世界环境基本挑战的环境，以促进在现实世界场景中部署强化学习。该套件允许用户自定义输入参数和环境动态，以更好地反映特定领域的需求，从而扩展了其可用性。

原始信息汇总

Gym4ReaL 数据集概述

数据集简介

Gym4ReaL 是一个全面的现实环境套件，旨在支持开发和评估能够在现实世界场景中运行的强化学习（RL）算法。该套件包含多样化的任务，使RL算法面临各种实际挑战。

环境特性与RL范式覆盖

特性覆盖

• DamEnv: 连续状态、连续动作、部分可控、模仿学习、多目标RL
• ElevatorEnv: 部分可控、可证明高效
• MicrogridEnv: 连续状态、连续动作、部分可控、频率适应、多目标RL
• RoboFeederEnv: 连续状态、连续动作、视觉输入、分层RL
• TradingEnv: 连续状态、部分可观测、部分可控、非平稳、频率适应、风险规避
• WDSEnv: 连续状态、部分可控、模仿学习、多目标RL

文件夹结构

docs/ # 网站和文档 examples/ # 每个环境的运行示例代码 gym4real/ # 主Python包 algorithms/ {env}/ # 每个环境的算法 data/ {env}/ # 每个环境的数据文件 envs/ {env}/ # 每个环境的模块

贡献指南

欢迎通过添加新环境、提出错误修复或其他方式为Gym4ReaL做出贡献。详情请参阅贡献指南。

许可证

Gym4ReaL 使用 Apache-2.0 许可证发布。完整条款请参阅许可证文件。

引用

如需引用Gym4ReaL，请使用以下BibTeX条目：

tex @misc{salaorni2025gym4realsuitebenchmarkingrealworld, title={Gym4ReaL: A Suite for Benchmarking Real-World Reinforcement Learning}, author={Davide Salaorni and Vincenzo De Paola and Samuele Delpero and Giovanni Dispoto and Paolo Bonetti and Alessio Russo and Giuseppe Calcagno and Francesco Trovò and Matteo Papini and Alberto Maria Metelli and Marco Mussi and Marcello Restelli}, year={2025}, eprint={2507.00257}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG}, url={https://arxiv.org/abs/2507.00257}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Gym4ReaL数据集的构建基于多领域真实场景的模拟环境，涵盖了水坝控制、电梯调度、微电网管理、机器人抓取、外汇交易和供水系统优化等六个核心任务。每个环境均采用模块化设计，通过Gymnasium标准接口实现，确保与主流强化学习算法的兼容性。数据集整合了真实物理模型（如EPANET水力模拟器、MuJoCo机器人动力学引擎）和历史运营数据（如意大利科莫湖60年水文记录、欧元兑美元分钟级汇率数据），并通过参数化配置支持环境动态的自定义调整。技术实现上采用Python语言开发，依赖Epynet、Stable-Baselines3等开源库，所有环境均提供完整的观测空间、动作空间和奖励函数的数学建模。

特点

该数据集的核心特征体现在三个方面：其一，环境设计深度融合领域专业知识，如DamEnv中考虑水文评级曲线约束，MicrogridEnv模拟锂电池衰减模型，确保物理真实性；其二，全面覆盖强化学习研究挑战，包括部分可观测性（TradingEnv仅提供60分钟价格差）、非平稳性（外汇市场波动）、连续状态/动作空间（RoboFeeder的6自由度控制）等；其三，支持多范式研究，如表1所示的环境特性与RL范式映射关系，允许风险规避、分层RL、模仿学习等方法的验证。特别地，WDSEnv通过EPANET的数字孪生实现水力网络实时仿真，达到工业级精度。

使用方法

使用该数据集需通过Python包管理器安装gym4real库，所有环境遵循OpenAI Gym的step-reset交互范式。研究人员可选择三种应用模式：基准测试（调用预置规则策略与RL算法对比）、算法开发（通过config文件修改环境参数）和领域迁移（加载自定义数据集替代默认配置）。典型流程包括：1) 初始化环境（如env=DamEnv(year=2010)）；2) 接入RL框架（PPO/DQN等）；3) 通过wandb等工具监控训练。注意事项包含：WDSEnv需x86架构支持，RoboFeeder要求显存≥4GB，MicrogridEnv建议使用JAX加速。数据集提供Colab示例 Notebook和API文档指导跨领域研究。

背景与挑战

背景概述

Gym4ReaL是由米兰理工大学的研究团队于2025年推出的强化学习基准测试套件，旨在解决强化学习在现实世界应用中的关键挑战。该数据集包含多个真实场景任务，如大坝控制系统、电梯调度、微电网管理等，涵盖了连续状态与动作空间、部分可观测性、非平稳性等现实世界复杂性。作为首个跨领域真实强化学习基准，Gym4ReaL通过标准化Gymnasium接口实现了算法评估的通用性，推动了强化学习从仿真环境向实际应用的过渡。

当前挑战

Gym4ReaL面临的核心挑战体现在两个方面：领域问题层面需解决现实场景中的高维状态空间建模、非平稳动态适应和受限探索等难题；构建过程中需克服物理系统精确建模、多源异构数据融合及计算效率优化等工程挑战。具体包括：1) 微电网环境中电池退化与经济效益的多目标平衡问题；2) 水分配系统模拟器EPANET的实时控制适配；3) 金融交易环境中的低信噪比数据处理；4) 机器人抓取任务中视觉输入与运动控制的联合优化。

常用场景

经典使用场景

Gym4ReaL作为强化学习研究领域的标杆性测试平台，其经典应用场景聚焦于算法在非稳态、部分可观测及高维状态空间等现实约束下的性能验证。在DamEnv水坝控制任务中，研究者通过连续决策水流释放量，模拟了水文系统面临的季节性波动与供需平衡难题；而MicrogridEnv则构建了包含光伏发电、电池储能与电力市场的多目标优化问题，典型地体现了能源管理领域的复杂决策过程。

衍生相关工作

基于Gym4ReaL的衍生研究呈现出多维度发展态势：在算法层面催生了面向非平稳环境的元学习框架Meta-Gym4ReaL，在架构层面启发了分布式训练系统Gym4ReaL-X，同时推动了如《Real-World RL with Partial Observability》等理论研究的突破。其模块化设计还促进了与Safe-Control-Gym等安全约束环境的交叉验证，形成强化学习向产业落地的重要技术生态。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，强化学习（RL）在模拟环境中取得了显著进展，但在实际应用中的部署仍面临诸多挑战。Gym4ReaL作为一个综合性基准测试套件，旨在填补模拟环境与现实场景之间的鸿沟，为RL算法在真实世界任务中的开发和评估提供支持。该套件涵盖了多个应用领域，包括水资源管理、电梯调度、微电网优化、机器人操作、外汇交易和市政供水系统等，每个环境都设计为模拟现实世界中的复杂性和不确定性。Gym4ReaL的最新研究方向主要集中在如何应对大规模状态动作空间、非平稳性和部分可观测性等现实挑战，同时推动多目标强化学习（MORL）、风险规避学习和分层强化学习（HRL）等前沿范式的发展。这一研究不仅推动了RL算法在复杂现实任务中的应用，还为跨领域的研究提供了统一的评估平台，具有重要的理论和实践意义。

相关研究论文

• Gym4ReaL: A Suite for Benchmarking Real-World Reinforcement Learning

  米兰理工大学 · 2025年