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 14:06:46 浏览: 33
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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