self.observation_space = spaces.Box(low=0.0, high=1.0, shape=(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,), dtype=np.float32)这段代码什么意思

时间: 2023-06-25 17:06:39 浏览: 126
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feinieer_yuankong.rar_matlab 衍射_site:www.pudn.com_菲涅尔_菲涅尔参数_衍射演示

这段代码定义了一个空间，它的名称是 `observation_space`，它是一个 `Box` 类型的空间。在这个空间中，每个元素都是浮点数类型，取值范围在 0.0 到 1.0 之间。这个空间的形状是 `(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,)`，也就是由 `self.cluster_feature_dim` 个聚类特征和 `self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim` 个任务特征组成的向量。这个空间通常用于定义智能体的观测空间，也就是智能体可以观测到的环境信息。
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class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入，卖出，持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv，其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说，这个环境中的动作空间为三个离散值，分别代表买入、卖出和持有；...

self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6,))

这行代码定义了一个observation space，它是一个6维的Box空间，每个维度的取值范围都在[0, 1]之间。Box空间在强化学习中常用于表示连续的状态空间。在这个例子中，6个维度代表了不同的状态信息，可能包括机器人的...

self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=np.inf, shape=(6,), dtype=np.float32)

这行代码定义了环境的观测空间（observation space），即智能体可以观测到的状态的取值范围。这里采用的是一个 Box 空间，形状为 (6,)，表示智能体可以观测到一个由 6 个数值组成的状态。具体来说，这个状态包括当前...

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

- agent.observation_space：代理的观测空间，使用 spaces.Box 定义，表示代理可以接收的观测的范围和形状。 - agent.name：代理的名称，用于区分不同的代理。 - agent.plane：代理在环境中的表示，通常是一...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。...

解释这段代码class Agent(object): def __init__(self): self.name = None self.position = None self.action = None self.action_space = None self.observation_space = None self.plane = None self.inobstacle = False self.inclip = False self.cash = False # 碰撞

- observation_space：代理的观测空间。 - plane：代理所在的平面。 - inobstacle：代理是否在障碍物中。 - inclip：代理是否在边界中。 - cash：代理是否撞到了其他代理。 在类的构造函数 __init__ 中，这些属性...

self.state_dim = self.env.observation_space.shape[0]

根据代码推断，这行代码应该是在定义一个强化学习算法的类中，其中 self.env 是一个 gym 环境，self.env.observation_space.shape[0] 返回的是环境的观测空间的维度，也就是状态空间的维度。因此，这行代码的...

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

5. 否则，执行动作并调用 _get_reward 方法获取奖励，累加到之前的总奖励中，调用 _next_observation 方法获取新的观察值，并返回新的观察值、奖励、结束标志和一个空字典。 总之，这个 step 方法可以让我们...

def reset(self): # 重置环境状态 self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False return self._next_observation()

具体来说，这个方法会将当前收益、总奖励、当前时间步和结束标志等状态变量重置为初始值，并调用 _next_observation 方法获取初始观察值。这样，在调用 reset 方法后，就可以重新开始新的一轮交易了。

self.observation_space.append(spaces.Box(low=-np.inf, high=+np.inf, shape=(obs_dim,), dtype=np.float32)) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'怎么解决

这个错误通常是因为您正在使用的 ...self.observation_space.append(spaces.Box(low=low, high=high)) 这里，我们使用了 numpy 库来创建低和高的数组，然后将其传递给 Box 空间。这应该可以解决您遇到的问题。

self.n_features = env.observation_space.shape[0]

具体来说，env.observation_space表示这个环境中所有可能的状态的集合，.shape表示这个状态空间中每个状态的维度。[0]则表示这个状态空间的第一维度，也就是状态向量的长度。这个长度通常是由环境的设计者事先...

解释这段代码if __name__ == '__main__': # get the params args = get_args() env = MultiEnvironment() args.obs_shape = 16# [agent.observation_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的obs维度 args.action_shape = 2# [agent.action_space.shape[0] for agent in env.agents] # 每一维代表该agent的act维度 args.high_action = 0.5 args.low_action = -0.5 runner = Runner(args, env) if args.evaluate: returns = runner.test() print('Average returns is', returns) else: runner.run()

这段代码是一个 Python 脚本的主函数。其中，if __name__ == '__main__': 表示只有当该脚本被作为主程序运行时才会执行以下代码，而不是被其他脚本导入时执行。其余的代码主要是获取参数、创建环境、设置观测和...

class SubprocVecEnv(VecEnv): def __init__(self, env_fns, spaces=None): """ envs: list of gym environments to run in subprocesses """ self.waiting = False self.closed = False nenvs = len(env_fns) self.nenvs = nenvs self.remotes, self.work_remotes = zip(*[Pipe() for _ in range(nenvs)]) self.ps = [Process(target=worker, args=(work_remote, remote, CloudpickleWrapper(env_fn))) for (work_remote, remote, env_fn) in zip(self.work_remotes, self.remotes, env_fns)] for p in self.ps: p.daemon = True # if the main process crashes, we should not cause things to hang p.start() for remote in self.work_remotes: remote.close() self.remotes[0].send(('get_spaces', None)) observation_space, action_space = self.remotes[0].recv() VecEnv.__init__(self, len(env_fns), observation_space, action_space)

第一个子进程将会接收到此消息，并调用环境的 observation_space 和 action_space 属性获取状态空间和动作空间，然后通过 self.remotes[0] 发送这两个空间给主进程。主进程接收到这两个空间后，将它们传给 ...

class GP: def __init__(self, num_x_samples): self.observations = {"x": list(), "y": list()} self.num_x_samples = num_x_samples self.x_samples = np.arange(0, 10.0, 10.0 / self.num_x_samples).reshape(-1, 1) # prior self.mu = np.zeros_like(self.x_samples) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) def update(self, observations): self.update_observation(observations) x = np.array(self.observations["x"]).reshape(-1, 1) y = np.array(self.observations["y"]).reshape(-1, 1) K11 = self.cov # (N,N) K22 = self.kernel(x, x) # (k,k) K12 = self.kernel(self.x_samples, x) # (N,k) K21 = self.kernel(x, self.x_samples) # (k,N) K22_inv = np.linalg.inv(K22 + 1e-8 * np.eye(len(x))) # (k,k) self.mu = K12.dot(K22_inv).dot(y) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) - K12.dot(K22_inv).dot(K21) gp = GP(num_x_samples=100)解释一下gp = GP(num_x_samples=100)

这是一个名为GP的类，它有一个初始化函数__init__，需要传入num_x_samples参数。它有两个成员变量observations和num_x_samples，observations是一个字典，包含"x"和"y"两个键，分别对应一个空列表，用于存储观测数据...

def _next_observation(self): # 获取下一个观察值 obs = np.array([ self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Open'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'High'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Low'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Close'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Volume'].values / 5000000000, self.profit / 10000 ]) return obs

这段代码是一个私有方法 _next_observation，用于获取下一个观察值。在这个股票交易环境中，观察值包括了如下信息： - 过去 window_size 个时间步的股票开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量，分别除以一个...

state_dim = env.observation_space.shape[0]

具体来说，env.observation_space返回的是一个Box类的对象，该对象包含了状态观测空间的相关属性，例如状态的最大值、最小值、形状等信息。shape属性则表示状态的形状，通常为一个元组，其中每个元素表示状态...

observation_shape = (DimConfig.observation_shape,) legal_action_shape = (DimConfig.legal_action_shape,) sub_action_mask_shape = (DimConfig.sub_action_mask_shape,) lstm_hidden_shape = (DimConfig.lstm_hidden_shape,) lstm_cell_shape = (DimConfig.lstm_cell_shape,) return { 'observation': ArraySpec(observation_shape, np.float64), 'legal_action': ArraySpec(legal_action_shape, np.float64), 'sub_action_mask': ArraySpec(sub_action_mask_shape, np.float64), 'lstm_hidden': ArraySpec(lstm_hidden_shape, np.float64), 'lstm_cell': ArraySpec(lstm_cell_shape, np.float64) }

- 'observation': 使用DimConfig.observation_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。 - 'legal_action': 使用DimConfig.legal_action_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。 - 'sub...

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