强化学习代码连续动作

时间: 2023-10-01 16:05:03 浏览: 84
对于强化学习中的连续动作问题,常用的方法是使用深度强化学习算法和确定性策略梯度算法。以下是一个示例代码,演示如何使用Proximal Policy Optimization (PPO)算法来处理连续动作空间。 ```python import gym import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 定义Actor模型,输出均值和标准差 class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, num_actions): super(Actor, self).__init__() self.hidden1 = layers.Dense(64, activation='relu') self.hidden2 = layers.Dense(64, activation='relu') self.mu = layers.Dense(num_actions, activation='tanh') self.sigma = layers.Dense(num_actions, activation='softplus') def call(self, inputs): x = self.hidden1(inputs) x = self.hidden2(x) mu = self.mu(x) sigma = self.sigma(x) return mu, sigma # 定义Critic模型,评估状态值函数 class Critic(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Critic, self).__init__() self.hidden1 = layers.Dense(64, activation='relu') self.hidden2 = layers.Dense(64, activation='relu') self.value = layers.Dense(1) def call(self, inputs): x = self.hidden1(inputs) x = self.hidden2(x) value = self.value(x) return value # 定义PPO算法的Agent class PPOAgent: def __init__(self, num_actions): self.num_actions = num_actions self.actor = Actor(num_actions) self.critic = Critic() self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) def get_action(self, state): state = tf.convert_to_tensor([state], dtype=tf.float32) mu, sigma = self.actor(state) action_prob = tfp.distributions.Normal(mu, sigma) action = action_prob.sample(1)[0] return np.clip(action, -1, 1) def update(self, states, actions, rewards, log_probs, advantage): states = tf.convert_to_tensor(states, dtype=tf.float32) actions = tf.convert_to_tensor(actions, dtype=tf.float32) rewards = tf.convert_to_tensor(rewards, dtype=tf.float32) log_probs = tf.convert_to_tensor(log_probs, dtype=tf.float32) advantage = tf.convert_to_tensor(advantage, dtype=tf.float32) with tf.GradientTape() as tape: mu, sigma = self.actor(states) new_action_prob = tfp.distributions.Normal(mu, sigma) new_log_probs = new_action_prob.log_prob(actions) ratio = tf.exp(new_log_probs - log_probs) surrogate1 = ratio * advantage surrogate2 = tf.clip_by_value(ratio, 1.0 - 0.2, 1.0 + 0.2) * advantage actor_loss = -tf.reduce_mean(tf.minimum(surrogate1, surrogate2)) target_values = rewards + 0.99 * self.critic(states) critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_values - self.critic(states))) total_loss = actor_loss + 0.5 * critic_loss actor_gradients = tape.gradient(total_loss, self.actor.trainable_variables) self.optimizer.apply_gradients(zip(actor_gradients, self.actor.trainable_variables)) critic_gradients = tape.gradient(critic_loss, self.critic.trainable_variables) self.optimizer.apply_gradients(zip(critic_gradients, self.critic.trainable_variables)) # 创建环境和Agent env = gym.make('Pendulum-v0') agent = PPOAgent(num_actions=env.action_space.shape[0]) # 进行PPO算法的训练 for episode in range(1000): state = env.reset() episode_reward = 0 states, actions, rewards, log_probs, = [], [], [], [] done = False while not done: action = agent.get_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) log_prob = tfp.distributions.Normal(agent.actor(state)[0], agent.actor(state)[1]).log_prob(action) states.append(state) actions.append(action) rewards.append(reward) log_probs.append(log_prob) state = next_state episode_reward += reward advantage = np.zeros_like(rewards) target_value = 0 for i in reversed(range(len(rewards))): delta = rewards[i] + 0.99 * target_value - agent.critic(np.array([states[i]], dtype=np.float32)) target_value = agent.critic(np.array([states[i]], dtype=np.float32)) advantage[i] = delta + 0.99 * 0.95 * advantage[i + 1] advantage = (advantage - np.mean(advantage)) / np.std(advantage) agent.update(states, actions, rewards, log_probs, advantage) print('Episode: {}, Reward: {:.2f}'.format(episode+1, episode_reward)) ``` 这段代码使用了TensorFlow和gym库,首先定义了一个Actor模型和一个Critic模型,分别用于输出动作的均值和标准差以及评估状态值函数。然后,定义了PPOAgent类作为PPO算法的实现。在训练过程中,通过调用get_action方法获取动作,并使用update方法更新模型参数。最后,通过循环执行训练过程,并输出每个episode的奖励。 请注意,这只是一个示例代码,具体问题的实施需要根据任务和环境进行适当的调整和修改。
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