ppo算法代码连续动作空间给出代码
时间: 2024-09-07 22:06:54 浏览: 46
PPO(Proximal Policy Optimization)算法是一种强化学习中的策略梯度方法,用于连续动作空间的场景。在连续动作空间中,PPO算法的一个关键特点是对策略更新过程进行了限制,通过裁剪概率比(即策略更新的比率)来避免大的策略变动,这有助于稳定学习过程。以下是一个简化的PPO算法在连续动作空间的伪代码示例:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 环境、策略网络、值函数网络和优化器等初始化代码
def ppo_update(states, actions, returns, advantages, old_log_probs):
with tf.GradientTape() as tape:
# 计算当前策略的概率比(新旧策略)
log_probs = policy_network.get_log_probs(states, actions)
prob_ratio = tf.exp(log_probs - old_log_probs)
# PPO的clip函数,防止策略更新过大
clipped_prob_ratio = tf.clip_by_value(prob_ratio, 1-clip_range, 1+clip_range)
policy_loss = -tf.reduce_mean(tf.minimum(prob_ratio * advantages, clipped_prob_ratio * advantages))
# 计算值函数的损失,例如使用MSE
values = value_network(states)
value_loss = tf.reduce_mean((returns - values) ** 2)
# 总损失为策略损失和值函数损失的加权和
total_loss = policy_loss + value_loss * value_loss_coef
# 计算梯度并应用梯度裁剪
grads = tape.gradient(total_loss, policy_network.trainable_variables + value_network.trainable_variables)
grads, _ = tf.clip_by_global_norm(grads, max_grad_norm)
# 应用梯度更新
optimizer.apply_gradients(zip(grads, policy_network.trainable_variables + value_network.trainable_variables))
return policy_loss, value_loss
# 训练循环
for epoch in range(total_epochs):
# 与环境交互,收集数据
states, actions, rewards, dones = collect_data(env)
returns, advantages = compute_gae(rewards, values, dones, states)
old_log_probs = policy_network.get_log_probs(states, actions)
# 更新策略和值函数
policy_loss, value_loss = ppo_update(states, actions, returns, advantages, old_log_probs)
# 打印日志、保存模型等操作
```
需要注意的是,上述代码是一个非常简化的PPO算法伪代码,实际实现时需要添加很多细节,例如神经网络的具体架构、超参数设置、环境交互逻辑、优势函数计算方法等。