强化学习 policy gradient 实例的matlab代码

以下是一个简单的强化学习 policy gradient 的 Matlab 代码：

% 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。