实现reinforce算法
时间: 2024-05-24 15:15:55 浏览: 15
好的,下面是一个简单的reinforce算法实现:
1. 初始化策略网络 $\pi_\theta(a|s)$,其中 $\theta$ 是网络参数;
2. 对于每个回合,执行以下步骤:
- 从初始状态 $s_0$ 开始,使用策略网络 $\pi_\theta(a|s)$ 采样出一个行动 $a_0$,并执行该行动,得到状态 $s_1$ 和奖励 $r_1$;
- 重复上述过程,直到达到终止状态 $s_T$,得到总奖励 $R = \sum_{t=1}^T r_t$;
- 计算每个时间步的回报 $G_t = \sum_{k=t}^T \gamma^{k-t} r_k$,其中 $\gamma$ 是衰减因子;
- 对于每个时间步 $t$,计算梯度 $\nabla_\theta \log \pi_\theta(a_t|s_t) G_t$;
3. 对于所有回合的梯度,计算平均梯度 $\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \frac{1}{T_i} \sum_{t=1}^{T_i} \nabla_\theta \log \pi_\theta(a_{i,t}|s_{i,t}) G_{i,t}$;
4. 使用梯度下降法更新策略网络参数:$\theta \gets \theta + \alpha \nabla_\theta J(\theta)$,其中 $\alpha$ 是学习率,$J(\theta)$ 是策略网络的平均回报。
这个算法的核心是使用策略梯度定理计算梯度,即 $\nabla_\theta J(\theta) = E_{\pi_\theta}[\nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s) Q^{\pi_\theta}(s,a)]$,其中 $Q^{\pi_\theta}(s,a)$ 是状态 $s$ 采取行动 $a$ 后的预期回报。在reinforce算法中,$Q^{\pi_\theta}(s,a) = G_t$,即从时刻 $t$ 开始,采取行动 $a$ 能够获得的总奖励。
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