请帮我写一段使用网格搜索方法对DDPG算法超参数进行优化的python代码，期中包括已经定义好的agent、environment、ddpg模型等，可以直接运行。

当然可以，以下是一个简单的例子，使用`GridSearchCV`和`Ray`库来对Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 的超参数进行网格搜索优化。请注意，这只是一个基础框架，实际应用可能需要根据你的具体环境和库版本进行调整。

import ray
from ray import tune
from ray.tune.suggest.grid_search import GridSearchConfig
from gym.envs import make

# 假设我们已经有了一个定义好的 DDPG Agent 和 Environment 类
class DDPGAgent:
    def __init__(self, config):
        # 初始化 DDPG 模型和其他必要的组件
        self.model = DDPGModel(config)

class CustomEnv:
    pass

def train_agent(env_name, agent_config):
    env = make(env_name)
    agent = DDPGAgent(agent_config)
    
    for _ in range(num_episodes):
        obs = env.reset()
        done = False
        total_reward = 0
        while not done:
            action = agent.select_action(obs)
            obs, reward, done, info = env.step(action)
            total_reward += reward
        print(f"Episode Reward: {total_reward}")
    
    return total_reward

# 定义超参数网格
param_grid = {
    "actor_learning_rate": [1e-4, 5e-4],
    "critic_learning_rate": [1e-3, 5e-3],
    "buffer_size": [10000, 50000],
    # 添加更多你想优化的参数...
}

# Ray配置
ray.init()
config = {
    "env": CustomEnv,
    "num_workers": 2,
    "agent": {
        "__class__": DDPGAgent,
        "model": {
            "__class__": DDPGModel,
            # 这里你可以将默认参数和网格搜索参数分开设置
            "default_params": {"hidden_units": [256, 256]},
            "grid_search_params": param_grid,
        },
    },
}

# 使用GridSearchCV作为推荐策略
study = tune.run(
    "train_agent",
    name="ddpg_hyperparameter_optimization",
    config=config,
    search_alg=GridSearchConfig(grid=param_grid),
    num_samples=num_samples,  # 你想尝试多少次实验
    metric="episode_reward",  # 要最大化的目标指标
    mode="max",
)

# 打印最佳参数和对应的回报
best_trial = study.best_trial
print(f"Best hyperparameters: {best_trial.config}")
print(f"Best episode reward: {best_trial.metric_mean}")

# 关闭Ray
ray.shutdown()