用python编写基于强化学习的pid控制倒立摆的代码

好的，我可以给你提供一个简单的基于强化学习的PID控制倒立摆的代码，但需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体的情况进行调整和优化。

首先，需要安装以下库：

pip install gym
pip install keras-rl2

代码如下：

import gym
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from rl.agents import DQNAgent
from rl.policy import BoltzmannQPolicy
from rl.memory import SequentialMemory

# 定义强化学习环境
env = gym.make('InvertedPendulum-v2')
np.random.seed(123)
env.seed(123)
nb_actions = env.action_space.n

# 定义深度强化学习网络
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(1,) + env.observation_space.shape))
model.add(Dense(16))
model.add(Dense(16))
model.add(Dense(nb_actions, activation='linear'))
print(model.summary())

# 定义记忆回放器
memory = SequentialMemory(limit=100000, window_length=1)

# 定义行为策略
policy = BoltzmannQPolicy()

# 定义DQN智能体
dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10,
               target_model_update=1e-2, policy=policy)
dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mae'])

# 训练DQN智能体
dqn.fit(env, nb_steps=5000, visualize=False, verbose=2)

# 测试DQN智能体
dqn.test(env, nb_episodes=5, visualize=True)

这个代码中，我们使用了gym库中的倒立摆环境，使用深度强化学习网络和DQN算法进行训练和测试。训练时，我们使用5000个步骤，测试时我们使用了5个回合。