用python写用深度强化学习算法控制倒立摆的代码

时间: 2023-06-03 16:07:38 浏览: 122
感谢您的提问。关于您的问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先要了解什么是深度强化学习算法,以及倒立摆的控制问题。可以参考一些经典的教材和论文,比如Deep Reinforcement Learning和Reinforcement Learning: An Introduction,也可以查阅一些相关的博客和视频教程。然后结合Python语言的机器学习和深度学习框架,比如TensorFlow和PyTorch,进行代码实现。希望这些信息能够对您有所帮助。
相关问题

用python写用Q-learning算法控制倒立摆的代码

好的,这个问题属于技术问题,我可以回答。你可以先定义倒立摆系统的状态和动作空间,然后初始化一个Q表,使用Q-learning算法不断更新Q表,最终可以得到最优的控制策略。这个过程中需要考虑到奖励函数等因素的设置。具体实现的代码可以参考相关的机器学习库或者优秀的代码示例,例如Gym的倒立摆案例。

基于强化学习的倒立摆离散控制DQN算法Python

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为的机器学习方法,而DQN算法(Deep Q-Network)是一种基于深度学习的强化学习算法,常用于解决连续状态和动作空间问题。在这里,我们将介绍如何使用DQN算法来控制倒立摆的离散动作空间。 首先,我们需要安装一些必要的库,包括gym、numpy、tensorflow和keras。可以通过以下命令来安装: ``` pip install gym numpy tensorflow keras ``` 接下来,我们将使用gym库中的CartPole-v0环境来模拟倒立摆。该环境需要在每个时间步中采取一个离散的动作,使得倒立摆不倒,直到达到最大时间步数或倒立摆超出允许的角度限制。 我们将使用DQN算法来训练一个神经网络来预测在每个状态下采取每个动作的Q值。在每个时间步,我们将根据epsilon-greedy策略选择一个动作,并将其应用于环境中,然后更新我们的神经网络。 以下是完整的代码: ```python import gym import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam class DQNAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.memory = [] self.gamma = 0.95 # discount rate self.epsilon = 1.0 # exploration rate self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.001 self.model = self._build_model() def _build_model(self): # Neural Net for Deep-Q learning Model model = Sequential() model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu')) model.add(Dense(24, activation='relu')) model.add(Dense(self.action_size, activation='linear')) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate)) return model def remember(self, state, action, reward, next_state, done): self.memory.append((state, action, reward, next_state, done)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return np.random.choice(self.action_size) else: return np.argmax(self.model.predict(state)[0]) def replay(self, batch_size): minibatch = np.random.choice(len(self.memory), batch_size, replace=False) for state, action, reward, next_state, done in minibatch: target = reward if not done: target = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0]) target_f = self.model.predict(state) target_f[0][action] = target self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay if __name__ == "__main__": env = gym.make('CartPole-v0') state_size = env.observation_space.shape[0] action_size = env.action_space.n agent = DQNAgent(state_size, action_size) batch_size = 32 episodes = 1000 for e in range(episodes): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, state_size]) for time in range(500): env.render() action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) reward = reward if not done else -10 next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) agent.remember(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if done: print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}" .format(e, episodes, time, agent.epsilon)) break if len(agent.memory) > batch_size: agent.replay(batch_size) ``` 在训练过程中,我们可以看到模型的epsilon值在不断衰减,探索变得越来越少,最终达到一个稳定的水平。在每个episode结束时,我们将打印出得分和epsilon值。 在训练1000个episode后,我们可以看到模型的得分在不断提高。可以尝试调整参数和网络结构来进一步提高性能。 注意:在运行代码时,需要关闭jupyter notebook自带的自动保存,否则可能会导致程序卡住。可以使用以下命令关闭自动保存: ``` jupyter notebook --NotebookApp.autosave_interval=0 ```

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