def run(self, PER_memory, gaussian_noise, run_agent_event, stop_agent_event): self.exp_buffer = deque() self.sess.run(self.update_op) if train_params.LOG_DIR is not None: self.sess.run(self.init_reward_var) run_agent_event.set() num_eps = 0 while not stop_agent_event.is_set(): num_eps += 1 state = self.env_wrapper.reset() state = self.env_wrapper.normalise_state(state) self.exp_buffer.clear() num_steps = 0 episode_reward = 0 ep_done = False

这段代码看起来像是一个深度强化学习算法的训练过程。其中，PER_memory是一个经验回放缓存，gaussian_noise是高斯噪声，run_agent_event和stop_agent_event是事件对象，用于控制训练的开始和停止。接下来，算法初始化了经验缓存和一些变量，然后进入主循环。在主循环中，算法执行以下步骤：

1. 重置环境状态；
2. 对状态进行归一化处理；
3. 清空经验缓存；
4. 计算当前状态的值函数；
5. 使用ε-greedy策略选择动作；
6. 执行动作并观察奖励和新状态；
7. 对新状态进行归一化处理；
8. 将经验加入经验缓存；
9. 更新值函数；
10. 计算回放优先级；
11. 从经验缓存中抽取样本进行训练；
12. 累积奖励；
13. 判断是否达到终止条件；
14. 如果达到终止条件，输出训练结果并结束。

这里的具体算法可能因为代码不完整而无法确定，但大致思路应该是这样的。

相关问题

def run(self, PER_memory, gaussian_noise, run_agent_event, stop_agent_event): # Continuously run agent in environment to collect experiences and add to replay memory（在环境中持续运行代理以收集体验并添加到重播内存） # Initialise deque buffer to store experiences for N-step returns（初始化双步缓冲区以存储 N 步返回的经验） self.exp_buffer = deque() # Perform initial copy of params from learner to agent（执行从learner到代理的参数的初始复制） self.sess.run(self.update_op) # Initialise var for logging episode reward if train_params.LOG_DIR is not None: self.sess.run(self.init_reward_var) # Initially set threading event to allow agent to run until told otherwise run_agent_event.set() num_eps = 0

这段代码看起来像是一个强化学习算法中的智能体代理程序，它通过与环境交互来收集经验并将其存储在重播内存中，用于N步返回。在运行之前，它会将参数从学习器复制到代理中。它还初始化了一个变量来记录每个episode的奖励，并设置了一个线程事件，以允许代理程序一直运行直到有其他指示。最后，它记录了运行的episode数量。

while not ep_done: num_steps += 1 if train_params.RENDER: self.env_wrapper.render() action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output action += (gaussian_noise() * train_params.NOISE_DECAY**num_eps) next_state, reward, terminal = self.env_wrapper.step(action) episode_reward += reward next_state = self.env_wrapper.normalise_state(next_state) reward = self.env_wrapper.normalise_reward(reward) self.exp_buffer.append((state, action, reward)) if len(self.exp_buffer) >= train_params.N_STEP_RETURNS: state_0, action_0, reward_0 = self.exp_buffer.popleft() discounted_reward = reward_0 gamma = train_params.DISCOUNT_RATE for (_, _, r_i) in self.exp_buffer: discounted_reward += r_i * gamma gamma *= train_params.DISCOUNT_RATE run_agent_event.wait() PER_memory.add(state_0, action_0, discounted_reward, next_state, terminal, gamma) state = next_state

这段代码是主循环中的一部分，其中包含了执行动作、观察环境、更新经验缓存等操作。具体来说，算法执行以下步骤：

1. 累计步数；
2. 如果需要渲染环境，则渲染环境；
3. 使用Actor网络计算当前状态的动作；
4. 对动作添加高斯噪声；
5. 执行动作并观察新状态和奖励；
6. 累计回报；
7. 对新状态进行归一化处理；
8. 对奖励进行归一化处理；
9. 将经验添加到经验缓存中；
10. 如果经验缓存已满，则计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中；
11. 更新状态。

在这个过程中，Actor网络用于计算当前状态下的动作，而高斯噪声则用于增加探索性，以便算法能够更好地探索环境。在执行动作之后，算法会观察新状态和奖励，并将它们添加到经验缓存中。如果经验缓存已满，算法会计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中。最后，算法会更新状态并继续执行主循环。