class Critic(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Critic, self).__init__() # Q1 network self.l1 = nn.Linear(obs_dim + action_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.l3 = nn.Linear(256, 1) # Q2 network self.l4 = nn.Linear(obs_dim + action_dim, 256) self.l5 = nn.Linear(256, 256) self.l6 = nn.Linear(256, 1) def forward(self, obs, action): x = torch.cat([obs, action], 1) # Q1 q1 = F.relu(self.l1(x)) q1 = F.relu(self.l2(q1)) q1 = self.l3(q1) # Q2 q2 = F.relu(self.l4(x)) q2 = F.relu(self.l5(q2)) q2 = self.l6(q2) return q1, q2

这段代码定义了一个 Critic 类，它继承自 parl.Model。Critic 类有两个神经网络，分别为 Q1 网络和 Q2 网络，用于估计状态和动作的 Q 值。Q1 网络和 Q2 网络的输入都是状态和动作的拼接，并且都有两个隐藏层和一个输出层。最后的输出是一个值，表示状态和动作的 Q 值。forward 方法实现了这个过程，它接收状态和动作作为输入，输出 Q1 和 Q2 的值。

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class DDPGAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma=0.99, tau=0.01, lr_actor=1e-3, lr_critic=1e-3, memory_size=int(1e6), batch_size=128, warmup_steps=1000, noise_std=0.2, noise_min=0., hidden_size=128, num_layers=2): self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim self.gamma = gamma self.tau = tau self.lr_actor = lr_actor self.lr_critic = lr_critic self.batch_size = batch_size self.steps = 50 self.warmup_steps = warmup_steps self.noise_std = noise_std self.noise_min = noise_min # 创建memory buffer用于存储经验回放记录 self.memory_buffer = deque(maxlen=memory_size) # 定义actor模型和target模型 self.actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor = RnnModel(input_size=state_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, output_size=action_dim).cuda() self.target_actor.load_state_dict(self.actor.state_dict()) # 定义critic模型和target模型 self.critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic = CriticNetwork(state_dim, action_dim) self.target_critic.load_state_dict(self.critic.state_dict())

这是一个DDPG智能体的初始化函数，它有许多参数可以设置，包括状态空间、动作空间维度、强化学习的折扣因子、目标网络和实际网络之间的软更新率、演员网络和评论家网络的学习率、记忆库的大小、批量大小、热身步数、噪声的标准差、噪声的最小值、隐藏层的大小和层数等等。这些参数可以用来优化DDPG的性能。

class Actor(): def __init__(self): self.actor_estimate_eval,self.actor_reality_target = ActorNet(state_number,action_number),ActorNet(state_number,action_number) self.optimizer = torch.optim.Adam(self.actor_estimate_eval.parameters(), lr=LR_A)

这是一个 Python 中定义 Actor 类的代码，其中包含了初始化函数，该函数创建了两个 ActorNet 对象，并使用 Adam 优化器对 actor_estimate_eval 进行优化，学习率为 LR_A。这是一个深度强化学习中的 Actor-Critic 算法的实现。