强化学习 policy gradient 实例的matlab代码
时间: 2023-09-05 12:09:10 浏览: 189
以下是一个简单的强化学习 policy gradient 的 Matlab 代码:
```matlab
% 环境初始化
env = RLenv();
state = env.reset();
% 参数初始化
num_episodes = 5000; % 训练的总回合数
num_actions = env.action_space_size(); % 动作空间的大小
hidden_size = 16; % 隐藏层的神经元数量
learning_rate = 0.01; % 学习率
% 策略网络初始化
policy_net = PolicyNet(hidden_size, num_actions);
% 训练过程
for episode = 1:num_episodes
% 记录当前回合的状态、行动和奖励
states = [];
actions = [];
rewards = [];
% 采样并执行一个动作
while true
% 根据当前状态和策略网络选择一个动作
action_probs = policy_net.predict(state);
action = randsample(num_actions, 1, true, action_probs);
% 执行动作并观察环境的反馈
[next_state, reward, done] = env.step(action);
% 记录状态、行动和奖励
states = [states; state];
actions = [actions; action];
rewards = [rewards; reward];
% 更新当前状态
state = next_state;
% 如果回合结束,则退出循环
if done
break;
end
end
% 计算回合的总奖励
total_reward = sum(rewards);
% 计算回合的折扣奖励
discounted_rewards = calculate_discounted_rewards(rewards, 0.99);
% 计算策略梯度
grads = policy_gradient(policy_net, states, actions, discounted_rewards);
% 使用策略梯度更新策略网络
policy_net = update_policy(policy_net, grads, learning_rate);
% 重置环境并开始下一回合
state = env.reset();
end
% 测试过程
state = env.reset();
while true
% 根据当前状态和策略网络选择一个动作
action_probs = policy_net.predict(state);
action = randsample(num_actions, 1, true, action_probs);
% 执行动作并观察环境的反馈
[next_state, reward, done] = env.step(action);
% 更新当前状态
state = next_state;
% 如果回合结束,则退出循环
if done
break;
end
end
```
其中,`PolicyNet` 是一个简单的神经网络模型,用于拟合策略函数;`calculate_discounted_rewards` 是一个计算折扣奖励的函数;`policy_gradient` 是一个计算策略梯度的函数;`update_policy` 是一个使用策略梯度更新策略网络的函数。
阅读全文
相关推荐














