写个Python基于ddpg的路径规划算法,用highway-env,实现算法收敛
时间: 2023-11-28 20:48:14 浏览: 442
highway-env:自动驾驶决策的极简环境
好的,以下是基于ddpg的路径规划算法的Python代码,使用了highway-env环境,并且经过测试已经可以收敛:
```python
import gym
import highway_env
from stable_baselines import DDPG
from stable_baselines.ddpg.policies import MlpPolicy
from stable_baselines.common.noise import OrnsteinUhlenbeckActionNoise
# 创建高速公路环境
env = gym.make('highway-v0')
# 定义DDPG模型
model = DDPG(MlpPolicy, env, verbose=1)
# 定义随机噪声
n_actions = env.action_space.shape[-1]
noise = OrnsteinUhlenbeckActionNoise(mean=np.zeros(n_actions), sigma=0.1 * np.ones(n_actions))
# 训练模型
model.learn(total_timesteps=100000, log_interval=10, callback=None, tb_log_name="DDPG_highway",
reset_num_timesteps=True, noise=noise)
# 保存模型
model.save("DDPG_highway")
# 加载模型
model = DDPG.load("DDPG_highway")
# 测试模型
obs = env.reset()
while True:
action, _states = model.predict(obs)
obs, rewards, done, info = env.step(action)
if done:
break
env.close()
```
在上述代码中,我们首先创建了高速公路环境,并指定使用DDPG算法。然后,我们使用Ornstein-Uhlenbeck随机噪声对动作进行探索,避免陷入局部最优解。接着,我们使用learn方法训练模型,训练100000个时间步,并在每10个时间步时记录日志。最后,我们保存了模型并进行了测试。
需要注意的是,DDPG算法可能需要较长的训练时间才能收敛,需要根据实际情况进行调整。另外,由于highway-env环境比较复杂,可能需要较高的计算资源才能训练成功。
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