信息熵critic的Matlab代码

以下是一个简单的信息熵critic的 Matlab 代码示例：

function H = entropy_critic(P)
% P: 概率分布向量

% 计算信息熵
H = -sum(P.*log2(P));

% 检查信息熵是否足够大
if H < 1
    H = 0;
else
    H = 1;
end
end

在该函数中，我们首先计算概率分布 `P` 的信息熵 `H`。然后，我们检查信息熵是否足够大，如果小于1则将其设为0，否则设为1。

这个代码可以用于在强化学习中作为奖励信号的一部分。通过增加状态的不确定性，信息熵critic可以促进探索，并帮助智能体发现有趣的行动和策略。