MATLAB不用强化学习工具箱实现DDPG

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：

% 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。