') + ')', 'gi'); if (regex.test(text)) { found = true; var frag = document.createDocumentFragment(); var parts = text.split(regex); parts.forEach(function(part, i) { if (i % 2 === 0) { frag.appendChild(document.createTextNode(part)); } else { var span = document.createElement('span'); span.className = 'userscript-highlight'; span.textContent = part; frag.appendChild(span); } }); node.parentNode.replaceChild(frag, node); } }); } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT']; if (!skipTags.includes(node.tagName)) { Array.from(node.childNodes).forEach(highlight); } } } highlight(document.body); // Re-highlight on dynamic content var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node); }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ', 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page (function() { var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content', 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid', 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign']; function cleanUrl(url) { try { var u = new URL(url, window.location.origin); var changed = false; trackingParams.forEach(function(p) { if (u.searchParams.has(p)) { u.searchParams.delete(p); changed = true; } }); return changed ? u.toString() : url; } catch (e) { return url; } } function cleanLinks() { document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } cleanLinks(); var observer = new MutationObserver(function(mutations) { mutations.forEach(function(m) { m.addedNodes.forEach(function(node) { if (node.nodeType === 1) { if (node.tagName === 'A') cleanLinks(); node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) { var clean = cleanUrl(a.href); if (clean !== a.href) a.href = clean; }); } }); }); }); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "youtube.com"; var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + ', 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Auto-enable theater mode on YouTube (function() { function tryTheater() { var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]'); if (btn && !btn.classList.contains('activated')) { btn.click(); } } // Try immediately tryTheater(); // Try after navigation (SPA) var lastUrl = location.href; setInterval(function() { if (location.href !== lastUrl) { lastUrl = location.href; setTimeout(tryTheater, 500); } }, 1000); // Also try on player load var observer = new MutationObserver(tryTheater); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); } })(); (function(){ try { var __m = "*"; var __re = new RegExp('^' + ".*" + ', 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content (function() { function unstick() { document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) { if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') { el.style.position = 'static'; el.style.top = 'auto'; el.style.zIndex = 'auto'; } }); } unstick(); var observer = new MutationObserver(unstick); observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] }); })(); } } catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); } })(); })(); GitHub - polixir/IndustrialControl · GitHub
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工业控制策略评测库

本库提供了一个标准化的测试框架，用于评估控制策略（Agent）在工业控制环境 IndustrialControlEnv 上的性能表现。

竞赛要求

参赛者需要提交训练好的控制策略模型，测试服务器将使用该模型与模拟器进行交互，生成评估轨迹。最终评分将基于这些轨迹的累计奖励均值。

提交要求

文件结构

参赛者需要将所有文件打包为 .zip 文件，并遵循以下目录结构：

submission.zip
├── agent/ │ ├── agent.py # 策略实现（继承BaseAgent类实现PolicyAgent类）
│ ├── model.pth # 基线策略模型权重文件
├── evaluator.py # 测试模拟器（用于本地验证策略推理实现是否正确）
├── baseline.ipynb # 基线模型训练示例
├── test_agent.py # 策略测试脚本
├── environment.yaml # 环境配置文件

资源限制

  • 提交包大小上限：10 MB
  • 模型测试时间限制：5分钟
  • 测试环境：离线环境（无网络访问）
  • 建议：对于复杂依赖模型，可考虑导出为ONNX格式以优化性能，避免依赖

开发建议

  1. 使用提供的git仓库作为开发基础
  2. 保持与environment.yml相同的环境配置
  3. 使用test_agent.py和evaluator.py进行本地验证
  4. 参考baseline.ipynb了解模型训练流程

快速开始

  1. 克隆代码仓库
  2. 创建环境：conda env create -f environment.yaml
  3. 运行baseline.ipynb进行基线策略训练
  4. 使用test_agent.py进行本地测试
  5. 打包提交

注意事项

  • 确保策略实现正确继承BaseAgent类, 进行推理实现
  • 模型权重文件需包含在提交包中
  • 建议在提交前进行充分的本地测试
  • 如遇模型过大，请考虑模型压缩或精简方案
  • 如果模型比较复杂，可以导出为ONNX格式

About

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