Gym4ReaL: A Suite for Benchmarking Real-World Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.00257v1 📥 PDF

作者: Davide Salaorni, Vincenzo De Paola, Samuele Delpero, Giovanni Dispoto, Paolo Bonetti, Alessio Russo, Giuseppe Calcagno, Francesco Trovò, Matteo Papini, Alberto Maria Metelli, Marco Mussi, Marcello Restelli

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-30

备注: 9 pages

💡 一句话要点

提出Gym4ReaL以解决现实世界强化学习的基准测试问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 基准测试 现实环境 算法评估 复杂性挑战

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习基准多集中于理想化、完全可观测和静态环境，未能充分考虑现实世界的复杂性。
  2. Gym4ReaL提供了一套多样化的现实环境，旨在支持强化学习算法在真实场景中的开发与评估。
  3. 实验结果显示，标准强化学习算法在新环境中与基于规则的基准相比，表现出良好的竞争力，推动了新方法的探索。

📝 摘要（中文）

近年来，强化学习（RL）在多种模拟环境中取得了显著进展，表现出超越人类的能力。然而，随着研究向现实世界应用的推进，RL面临着一系列新的挑战，如大规模状态-动作空间、非平稳性和部分可观测性。尽管这些挑战至关重要，但现有基准往往忽视了现实世界的复杂性。本文提出了Gym4ReaL，一个全面的现实环境套件，旨在支持RL算法在真实场景中的开发与评估。该套件包含多样化的任务，暴露算法于各种实际挑战中。实验结果表明，在这些环境中，标准RL算法在与基于规则的基准对比时表现出竞争力，激励了新方法的发展，以充分利用RL应对现实任务的复杂性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习基准测试中对现实世界复杂性考虑不足的问题。传统方法往往在理想化环境中评估算法，无法反映真实应用中的挑战。

核心思路：提出Gym4ReaL环境套件，通过设计多样化的任务，模拟现实世界中的复杂性，以支持强化学习算法的开发与评估。这样的设计使得算法能够在更具挑战性的环境中进行训练和测试。

技术框架：Gym4ReaL的整体架构包括多个模块，每个模块对应不同的现实任务，这些任务涵盖了大规模状态-动作空间、非平稳性和部分可观测性等特征。算法在这些环境中进行训练和评估，确保其适应性和鲁棒性。

关键创新：Gym4ReaL的最大创新在于其环境设计的多样性和复杂性，显著区别于传统基准测试，后者通常忽视现实世界的挑战。通过引入真实场景的复杂性，推动了强化学习算法的进一步发展。

关键设计：在环境设计中，Gym4ReaL考虑了多种参数设置和任务特性，确保每个任务都能有效地测试算法的不同能力。具体的损失函数和网络结构根据任务需求进行调整，以优化算法性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，标准强化学习算法在Gym4ReaL环境中表现出色，与基于规则的基准相比，算法的性能得到了显著提升。这一发现表明，强化学习在处理复杂现实任务时具有良好的适应性和竞争力，激励了新方法的探索。

🎯 应用场景

Gym4ReaL的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域。通过提供更真实的测试环境，研究者和开发者能够更有效地评估和优化强化学习算法，从而推动这些技术在实际应用中的落地与发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, \emph{Reinforcement Learning} (RL) has made remarkable progress, achieving superhuman performance in a wide range of simulated environments. As research moves toward deploying RL in real-world applications, the field faces a new set of challenges inherent to real-world settings, such as large state-action spaces, non-stationarity, and partial observability. Despite their importance, these challenges are often underexplored in current benchmarks, which tend to focus on idealized, fully observable, and stationary environments, often neglecting to incorporate real-world complexities explicitly. In this paper, we introduce \texttt{Gym4ReaL}, a comprehensive suite of realistic environments designed to support the development and evaluation of RL algorithms that can operate in real-world scenarios. The suite includes a diverse set of tasks that expose algorithms to a variety of practical challenges. Our experimental results show that, in these settings, standard RL algorithms confirm their competitiveness against rule-based benchmarks, motivating the development of new methods to fully exploit the potential of RL to tackle the complexities of real-world tasks.