MATLAB不用强化学习工具箱实现DDPG

时间: 2023-10-01 11:02:17 浏览: 91
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种常用的强化学习算法,它结合了深度学习和策略梯度方法。在MATLAB中,可以使用深度学习工具箱和强化学习工具箱来实现DDPG算法,但也可以不用强化学习工具箱来实现。 以下是一个使用MATLAB实现DDPG算法的示例代码: ```matlab % DDPG算法示例 % 设置环境参数 env = rlPredefinedEnv('Pendulum-Continuous'); % 定义Actor网络结构 actorNetwork = [ imageInputLayer([1 3 1],'Normalization','none','Name','observation') fullyConnectedLayer(256,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu1') fullyConnectedLayer(128,'Name','fc2') reluLayer('Name','relu2') fullyConnectedLayer(1,'Name','fc3') tanhLayer('Name','tanh') scalingLayer('Name','actorScaling','Scale',env.ActionInfo.UpperLimit) ]; % 定义Critic网络结构 criticNetwork = [ imageInputLayer([1 3 1],'Normalization','none','Name','observation') fullyConnectedLayer(256,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu1') fullyConnectedLayer(128,'Name','fc2') reluLayer('Name','relu2') fullyConnectedLayer(1,'Name','fc3') ]; % 定义DDPG代理 agent = rlDDPGAgent(actorNetwork,criticNetwork); % 设置DDPG代理参数 agent.Options.SampleTime = env.Ts; agent.Options.DiscountFactor = 0.99; agent.Options.MiniBatchSize = 256; agent.Options.ExperienceBufferLength = 1e6; agent.Options.TargetSmoothFactor = 1e-3; agent.Options.NoiseOptions.Variance = 0.2; agent.Options.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5; % 训练DDPG代理 trainOpts = rlTrainingOptions('MaxEpisodes',500,'MaxStepsPerEpisode',200,'Verbose',false,'Plots','training-progress'); trainingStats = train(agent,env,trainOpts); % 测试DDPG代理 simOpts = rlSimulationOptions('MaxSteps',200); experience = sim(env,agent,simOpts); ``` 以上代码中,首先定义了一个Pendulum环境,该环境是一个倒立摆问题。接着定义了Actor和Critic网络结构,分别用于策略和值函数的估计。然后创建了一个DDPG代理,并设置了相关的训练参数。最后使用`train`函数对DDPG代理进行训练,使用`sim`函数对DDPG代理进行测试。 需要注意的是,以上代码中没有使用强化学习工具箱,而是使用了深度学习工具箱中的函数来构建DDPG代理。这是因为DDPG算法本质上是一个基于深度学习的策略梯度算法,因此可以使用深度学习工具箱来实现。但是,使用强化学习工具箱可以更方便地管理训练过程和存储经验数据等。

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