帮我写一个DDPG的matlab代码，能够使用已经训练好的神经网络模型，对模型进行优化策略，使模型的输出值最小

深度 Deterministic Policy Gradient (DDPG) 是一种基于强化学习的连续动作控制算法，常用于解决连续状态空间的问题。在 MATLAB 中实现 DDPG 需要一些基础库如 Deep Learning Toolbox 和 Reinforcement Learning Toolbox。下面是一个简单的框架，假设你已经有了预训练的 actor 和 critic 神经网络模型：

% 引入所需的工具箱
import deepLearning.*
import reinforcementLearning.*

% 加载预训练模型
load('actor_network.mat'); % 假设actor_network是Actor网络模型
load('critic_network.mat'); % 假设critic_network是Critic网络模型

function [action] = ddpg_agent(state)
    % 将state传递给Actor网络并获取行动
    action = predict(actor_network, state);
end

function [q_value, gradient] = critic(state, action)
    % 使用预训练的Critic网络计算Q值和梯度
    q_value = forward(critic_network, {state, action});
    gradient = backward(critic_network, {state, action}); % 获取梯度信息（假设critic_network支持反向传播）
end

% 示例环境模拟和策略优化
environment = ...; % 创建你的环境实例
state = reset(environment); % 初始化环境并得到初始状态

while true
    % 根据当前状态选择行动
    action = ddpg_agent(state);
    
    % 执行行动，观察新的状态和奖励
    [new_state, reward] = step(environment, action);
    
    % 记录经验（s,a,r,s’）
    experience = {state, action, reward, new_state};
    
    % 更新策略：这里可以使用Experience Replay Buffer 或 Double DQN等技巧
    % 具体更新步骤取决于你的缓冲区管理、目标网络更新等设置
    
    % 更新状态
    state = new_state;
    
    % 每一定步数（如每100次迭代）评估一次性能并调整策略（如使用 TD3 的 soft target 更新）
    if mod(iteration_count, update_freq) == 0
        % 更新actor网络（根据critic网络提供的梯度）
        actor_network = train_actor(actor_network, critic_network, experience);
        
        % 如果有，更新target networks
        update_target_networks();
    end
end

请注意，这只是一个基本的框架，实际应用中需要更复杂的处理，例如添加 Experience Replay，目标网络（Target Networks），以及针对具体任务的环境集成。另外，这个示例假设你已经在训练过程中保存了网络权重和其他必要的参数。