基于策略的Actor-critic算法实现倒立摆代码

基于策略的Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度（Actor）和价值函数学习（Critic）的强化学习方法。它在持续动作空间的环境中特别有效，比如控制机器人或游戏中的角色。在倒立摆这样的控制系统中，你可以将Actor视为负责选择适当动作的智能体（策略网络），而Critic则评估当前状态下的动作质量（价值网络）。

以下是实现倒立摆的Actor-Critic算法的一个简化示例，使用Python和TensorFlow库：

import tensorflow as tf
from gym import PendulumEnv

# 创建环境
env = PendulumEnv()

# Actor (策略网络)
actor_net = ActorNetwork(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n) # 根据观测维度和动作空间大小构建网络
optimizer = tf.optimizers.Adam() # 使用Adam优化器

# Critic (价值网络)
critic_net = CriticNetwork(env.observation_space.shape[0], 1) # 值网络通常只有一个输出值

def train_agent(state):
    action_distribution = actor_net(state) # 获取策略分布
    sampled_action = tf.random.categorical(action_distribution, num_samples=1) # 根据概率采样行动
    new_state, reward, done, _ = env.step(sampled_action[0].numpy()) # 执行动作并获取新状态

    with tf.GradientTape() as tape:
        critic_value = critic_net(state) # 计算当前状态的价值
        target_value = reward + gamma * critic_net(new_state)[0] if not done else reward # 计算目标值
        td_error = target_value - critic_value # TD误差

    critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(td_error)) # 计算损失
    critic_gradients = tape.gradient(critic_loss, critic_net.trainable_variables)
    critic_optimizer.apply_gradients(zip(critic_gradients, critic_net.trainable_variables))

    with tf.GradientTape() as actor_tape:
        log_probs = tf.nn.log_softmax(actor_net(state))
        actor_loss = -tf.reduce_sum(log_probs * tf.stop_gradient(value_distribution)) # 优化策略

    actor_gradients = actor_tape.gradient(actor_loss, actor_net.trainable_variables)
    actor_optimizer.apply_gradients(zip(actor_gradients, actor_net.trainable_variables))

    return new_state

for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    while True:
        state = train_agent(state)
        # ... (其他环境交互步骤)