请根据文献的内容,给出文献中的基于QOS的贪婪策略的DDQN算法代码,并对给出的代码做出解释,代码基于pytorch框架

时间: 2024-10-24 19:06:46 浏览: 21
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强化学习的学习代码,算法包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDP

以下是基于PyTorch框架实现的基于QoS的ε-greedy策略的DDQN算法代码。该代码包括了环境初始化、网络定义、训练过程和测试过程等部分。 ### 代码实现 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from collections import deque, namedtuple import numpy as np import random # 定义超参数 M = 25 # FPAP数量 N = 15 # TU数量 B = 200 * 1000 # UAV电池容量(单位:焦耳) V = 20 # UAV飞行速度(单位:米/秒) sigma2 = -140 # 高斯白噪声功率(单位:dB) rho0 = -50 # 路径损耗(单位:dB) gamma_c = 1e-27 # 有效开关电容 C = 1000 # 每比特计算所需的CPU周期数 fc = 2 * 10**9 # CPU频率(单位:赫兹) Nb = 100 * 10**6 # 每任务的比特数 epsilon = 0.1 # 初始探索概率 delta = 0.005 # 探索概率衰减率 eta = 2 # sigmoid函数参数 beta = 10 # sigmoid函数参数 Z = 5 # 最小任务量要求 Ne = 10000 # 训练轮次 T = 100 # 时间槽数量 learning_rate = 0.001 # 学习率 discount_factor = 0.99 # 折扣因子 batch_size = 64 # 批量大小 memory_capacity = 10000 # 经验回放缓存容量 # 定义状态、动作和奖励 Transition = namedtuple('Transition', ('state', 'action', 'next_state', 'reward')) class DQN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(DQN, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 128) self.fc3 = nn.Linear(128, output_dim) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) return self.fc3(x) class ReplayMemory: def __init__(self, capacity): self.memory = deque(maxlen=capacity) def push(self, *args): self.memory.append(Transition(*args)) def sample(self, batch_size): return random.sample(self.memory, batch_size) def __len__(self): return len(self.memory) def compute_reward(mu_n_t, W_t): system_utility = 1 - np.exp(-(mu_n_t ** eta) / (mu_n_t + beta)) normalized_energy_consumption = W_t / max(W_t) return system_utility - normalized_energy_consumption def select_action(state, policy_net, epsilon, n_actions, QoS_satisfied): if random.random() < epsilon: return random.randrange(n_actions) else: with torch.no_grad(): q_values = policy_net(state) if QoS_satisfied: return q_values.argmax().item() else: # 只选择满足QoS约束的动作 valid_actions = [i for i in range(n_actions) if check_QoS_constraint(i)] if valid_actions: return q_values[valid_actions].argmax().item() else: return random.choice(range(n_actions)) def check_QoS_constraint(action): # 假设这里有一个函数来检查某个动作是否满足QoS约束 # 这个函数需要根据具体的问题进行实现 pass def train(policy_net, target_net, optimizer, memory, batch_size, gamma): if len(memory) < batch_size: return transitions = memory.sample(batch_size) batch = Transition(*zip(*transitions)) state_batch = torch.cat(batch.state) action_batch = torch.tensor(batch.action, dtype=torch.int64) reward_batch = torch.tensor(batch.reward, dtype=torch.float32) next_state_batch = torch.cat(batch.next_state) current_q_values = policy_net(state_batch).gather(1, action_batch.unsqueeze(1)).squeeze() next_q_values = target_net(next_state_batch).detach().max(1)[0] expected_q_values = reward_batch + gamma * next_q_values loss = nn.MSELoss()(current_q_values, expected_q_values) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() def main(): # 初始化网络和优化器 input_dim = 4 * N * M # 输入维度(状态空间) output_dim = N * M # 输出维度(动作空间) policy_net = DQN(input_dim, output_dim) target_net = DQN(input_dim, output_dim) target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict()) target_net.eval() optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=learning_rate) memory = ReplayMemory(memory_capacity) # 训练过程 for episode in range(Ne): state = initialize_state() # 初始化状态 epsilon = max(0.01, epsilon - delta) for t in range(T): action = select_action(state, policy_net, epsilon, output_dim, check_all_QoS_satisfied()) reward = compute_reward(get_offloaded_tasks(action), get_energy_consumption(action)) next_state = get_next_state(state, action) memory.push(state, action, next_state, reward) state = next_state train(policy_net, target_net, optimizer, memory, batch_size, discount_factor) if episode % 10 == 0: target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict()) # 测试过程 test(policy_net) def initialize_state(): # 初始化状态,返回一个张量表示当前状态 pass def get_offloaded_tasks(action): # 根据动作获取卸载的任务量 pass def get_energy_consumption(action): # 根据动作计算能量消耗 pass def get_next_state(current_state, action): # 根据当前状态和动作生成下一个状态 pass def check_all_QoS_satisfied(): # 检查所有TU是否都满足QoS约束 pass def test(policy_net): # 测试过程,评估最终策略的效果 pass if __name__ == "__main__": main() ``` ### 代码解释 1. **超参数设置**: - `M` 和 `N` 分别表示FPAP的数量和TU的数量。 - `B` 表示UAV的电池容量。 - 其他参数如 `V`, `sigma2`, `rho0`, `gamma_c`, `C`, `fc`, `Nb` 等用于计算系统模型中的各种物理量。 - `epsilon` 和 `delta` 用于控制ε-greedy策略的探索概率及其衰减。 - `eta` 和 `beta` 用于计算系统效用的sigmoid函数。 - `Z` 是每个TU的最小任务量要求。 - `Ne` 是总的训练轮次。 - `T` 是时间槽的数量。 - `learning_rate` 是学习率。 - `discount_factor` 是折扣因子。 - `batch_size` 和 `memory_capacity` 分别是批量大小和经验回放缓存容量。 2. **定义状态、动作和奖励**: - 使用 `namedtuple` 定义了一个 `Transition` 类,用于存储状态转移的信息。 3. **定义DQN网络**: - `DQN` 类继承自 `nn.Module`,定义了一个简单的全连接神经网络,包含三个线性层。 4. **定义经验回放内存**: - `ReplayMemory` 类用于存储和采样经验数据。 5. **计算奖励**: - `compute_reward` 函数根据卸载的任务量和能量消耗计算系统的奖励。 6. **选择动作**: - `select_action` 函数实现了基于QoS的ε-greedy策略,根据当前状态和探索概率选择动作。 7. **检查QoS约束**: - `check_QoS_constraint` 函数用于检查某个动作是否满足QoS约束。 8. **训练过程**: - `train` 函数使用经验回放中的样本更新DQN网络的参数。 9. **主函数**: - `main` 函数包含了整个训练和测试的过程。 - 初始化网络、优化器和经验回放缓存。 - 在每一轮训练中,通过ε-greedy策略选择动作,计算奖励,存储经验,并进行网络更新。 - 每隔一定轮次更新目标网络的参数。 10. **辅助函数**: - `initialize_state`、`get_offloaded_tasks`、`get_energy_consumption`、`get_next_state` 和 `check_all_QoS_satisfied` 等函数需要根据具体的环境和问题进行实现。 这个代码框架提供了一个基本的实现思路,你可以根据实际需求进一步完善和调整各个部分的细节。
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