给出一个使用DDPG解决综合能源优化调度的源码实例

我们可以使用强化学习框架RLlib，它支持使用DDPG（深度强化学习）来解决综合能源优化调度问题。下面是一个具体的源码实例：import ray
import ray.rllib.agents.ddpg as ddpg
from ray.tune.logger import pretty_print# 初始化 Ray
ray.init()# 设置参数
config = ddpg.DEFAULT_CONFIG.copy()
config["num_gpus"] = 0
config["num_workers"] = 1# 创建和运行DDPG算法
agent = ddpg.DDPGAgent(config=config, env="EnergyOptimizationEnv")# 运行
for i in range(1000):
# 运行一个回合
result = agent.train()
print(pretty_print(result))# 关闭 Ray
ray.shutdown()