ray框架下强化学习代码

在 Ray 框架下，可以使用 Ray RLlib 库来编写强化学习代码。以下是一个简单的示例代码：

import ray
from ray import tune
from ray.rllib.agents import ppo

# 定义强化学习环境
class MyEnv:
    def __init__(self, config):
        # 初始化环境

    def reset(self):
        # 重置环境状态
        return state

    def step(self, action):
        # 执行动作，返回下一个状态、奖励、是否终止和其他信息

# 注册环境
ray.tune.registry.register_env("my_env", lambda config: MyEnv(config))

# 配置训练参数
config = {
    "env": "my_env",
    "framework": "torch",
    "num_workers": 4,
    "num_envs_per_worker": 1,
    "num_cpus_per_worker": 0.5,
    "num_gpus": 0,
}

# 创建 PPO 强化学习代理
agent = ppo.PPOTrainer(config=config)

# 训练代理
for i in range(100):
    result = agent.train()
    print(result)

# 使用训练好的代理进行预测
env = MyEnv(config)
state = env.reset()
done = False

while not done:
    action = agent.compute_action(state)
    state, reward, done, info = env.step(action)

这是一个简单的 PPO（Proximal Policy Optimization）算法的示例，你可以根据实际需求修改配置和环境定义来适应你的问题。记得在运行之前，需要先安装 Ray 和 RLlib 库。