ddpg算法python源代码

DDPG（Deterministic Policy Gradient）是一种基于深度学习的强化学习算法，它结合了深度Q网络（DQN）的思想和Actor-Critic架构。这个算法主要用于连续动作空间的问题。

在Python中，你可以使用一些深度学习库如TensorFlow或PyTorch来实现DDPG。以下是一个简化的框架结构：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense

class Actor(tf.keras.Model):
    # 创建Actor网络
    def __init__(self, state_size, action_size, hidden_units=(400, 300)):
        super(Actor, self).__init__()
        self.l1 = Dense(hidden_units[0], activation='relu', input_dim=state_size)
        self.l2 = Dense(hidden_units[1], activation='relu')
        self.mu_layer = Dense(action_size, activation='tanh')

    def call(self, state):
        x = self.l1(state)
        x = self.l2(x)
        mu = self.mu_layer(x)
        return mu

class Critic(tf.keras.Model):
    # 创建Critic网络
    def __init__(self, state_size, action_size, hidden_units=(400, 300)):
        super(Critic, self).__init__()
        self.l1 = Dense(hidden_units[0], activation='relu', input_dim=state_size + action_size)
        self.l2 = Dense(hidden_units[1], activation='relu')
        self.q_value_layer = Dense(1)

    def call(self, state, action):
        x = tf.concat([state, action], axis=-1)
        x = self.l1(x)
        x = self.l2(x)
        q_value = self.q_value_layer(x)
        return q_value

# 示例代码中如何使用这些模型
def ddpg_train(env, actor, critic, replay_buffer, batch_size, num_episodes, learning_rate_actor, learning_rate_critic):
    for episode in range(num_episodes):
        # 环境互动...
        # 存储经验和更新策略...
        # 执行训练步骤...
        # 更新目标网络...
    # 训练结束后，可以保存模型...

这只是一个基础的框架，实际代码会更复杂，涉及到环境交互、经验回放、策略优化以及目标网络等关键部分。如果你需要完整的开源代码库，可以查看RL库如Stable Baselines3或HERO，它们包含详细的DDPG实现。