可以给出对应的matlab代码吗,包括函数
时间: 2024-03-19 13:45:01 浏览: 18
当然可以,以下是一个简单的使用 Matlab 实现 policy gradient 的示例代码:
```matlab
% 定义环境参数
n_states = 10; % 状态数
n_actions = 2; % 动作数
goal_state = n_states; % 终点状态
energy_cost = 0.1; % 每步能量消耗
max_steps = 100; % 最大步数
% 定义策略网络
policy_net = [
fullyConnectedLayer(10)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(2)
softmaxLayer()
];
% 定义损失函数和优化器
loss_func = crossentropy();
optimizer = adam();
% 训练策略网络
for episode = 1:1000
% 开始一局新的游戏
state = 1;
done = false;
total_reward = 0;
step_count = 0;
trajectory = [];
% 执行动作,更新状态
while ~done && step_count < max_steps
% 根据当前状态选择动作
probs = predict(policy_net, state);
action = randsample(1:n_actions, 1, true, probs);
% 执行动作,更新状态和奖励
if action == 1
next_state = max(state-1, 1);
else
next_state = min(state+1, n_states);
end
reward = -energy_cost;
if next_state == goal_state
reward = reward + 1;
done = true;
end
% 将轨迹添加到列表中
trajectory(end+1,:) = [state action reward];
% 更新状态和计数器
state = next_state;
total_reward = total_reward + reward;
step_count = step_count + 1;
end
% 计算回报
returns = zeros(size(trajectory, 1), 1);
returns(end) = trajectory(end, 3);
for i = size(trajectory, 1)-1:-1:1
returns(i) = trajectory(i, 3) + returns(i+1);
end
% 计算梯度
gradients = zeros(size(policy_net.Learnables));
for i = 1:size(trajectory, 1)
state = trajectory(i, 1);
action = trajectory(i, 2);
reward = trajectory(i, 3);
probs = predict(policy_net, state);
grad_log_prob = zeros(n_actions, 1);
grad_log_prob(action) = -1 / probs(action);
gradients = gradients + grad_log_prob * returns(i);
end
% 更新策略网络参数
gradients = gradients / size(trajectory, 1);
[policy_net.Learnables, ~] = optimizer.step(policy_net.Learnables, gradients, loss_func);
% 打印训练过程
fprintf('Episode %d: total reward=%.2f, steps=%d\n', episode, total_reward, step_count);
end
```
在这个示例中,我们定义了一个简单的策略网络,它由一个全连接层和一个 softmax 层组成。我们使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来训练策略网络。在每个 episode 中,我们执行一个完整的游戏,然后使用 policy gradient 方法来更新策略网络的参数,使得总能量消耗最小化。在训练过程中,我们打印出每个 episode 的总奖励和步数。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要添加更多的细节和优化。
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