self.DQN_VM_events[1, action] += 1 什么意思
时间: 2024-03-27 11:41:45 浏览: 23
这行代码是在一个深度强化学习(DQN)算法中更新状态的函数中的一行。其中,self.DQN_VM_events是一个状态矩阵,第一个维度代表虚拟机的数量,第二个维度代表可选的动作(action)数量。这行代码的意思是将第1个虚拟机执行的动作的计数器加1,即增加了这个状态下这个动作的执行次数。这是DQN算法中Q值函数更新的一部分。
相关问题
self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.BUFFER_SIZE = BUFFER_SIZE self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE self.per = per self.munchausen = munchausen self.n_step = n_step self.distributional = distributional self.D2RL = D2RL self.curiosity = curiosity[0] self.reward_addon = curiosity[1] self.GAMMA = GAMMA self.TAU = TAU self.LEARN_EVERY = LEARN_EVERY self.LEARN_NUMBER = LEARN_NUMBER self.EPSILON_DECAY = EPSILON_DECAY self.device = device self.seed = random.seed(random_seed) # distributional Values self.N = 32 self.entropy_coeff = 0.001 # munchausen values self.entropy_tau = 0.03 self.lo = -1 self.alpha = 0.9 self.eta = torch.FloatTensor([.1]).to(device) print("Using: ", device)
这段代码看起来像是在初始化一个 RL(强化学习)算法的参数设置。其中,state_size 表示状态空间的大小,action_size 表示动作空间的大小,BUFFER_SIZE 和 BATCH_SIZE 分别表示经验池的大小和每次学习的数据量,per 表示是否使用优先经验回放,munchausen 表示是否使用 Munchausen RL 算法,n_step 表示使用 n-step TD 学习的步数,distributional 表示是否使用分布式 DQN 算法,D2RL 表示是否使用 D2RL 算法,curiosity 表示是否使用探索奖励机制,reward_addon 表示探索奖励的大小,GAMMA 表示折扣因子,TAU 表示目标网络更新参数的速度,LEARN_EVERY 和 LEARN_NUMBER 分别表示学习的频率和学习次数,EPSILON_DECAY 表示 epsilon 贪心策略的衰减速度,device 表示使用的计算设备,seed 表示随机数生成器的种子。
其中,N 表示分布式 DQN 算法中分布的数量,entropy_coeff 表示分布式 DQN 算法中的熵系数,entropy_tau 表示 Munchausen RL 算法中的熵系数,lo 表示 Munchausen RL 算法中的较小的负数,alpha 表示 Munchausen RL 算法中的一个参数,eta 表示 Munchausen RL 算法中的一个常数。
class DQN: """ DQN算法 """ def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim, learning_rate, gamma, epsilon, target_update, device): self.action_dim = action_dim self.q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device) # Q网络 # 目标网络 self.target_q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device) # 使用Adam优化器 self.optimizer = torch.optim.Adam(self.q_net.parameters(), lr=learning_rate) self.gamma = gamma # 折扣因子 self.epsilon = epsilon # epsilon-贪婪策略 self.target_update = target_update # 目标网络更新频率 self.count = 0 # 计数器,记录更新次数 self.device = device 中的self.target_q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device)解释
这部分代码是DQN类的初始化方法(__init__)中的一行代码。
`self.target_q_net = Qnet(state_dim, hidden_dim, self.action_dim).to(device)`用于创建一个目标网络(target_q_net)对象,并将其存储在DQN类的属性self.target_q_net中。
目标网络(target_q_net)与Q网络(q_net)具有相同的结构,即都是使用Qnet类创建的模型。它们的输入维度(state_dim)、隐藏层维度(hidden_dim)和动作维度(action_dim)都相同。
通过调用Qnet类的构造函数,可以创建一个新的Q网络模型。然后,将该模型移动到指定的设备上,以确保在GPU上进行计算(如果指定了GPU设备)。
目标网络是DQN算法中的一个重要组成部分,用于计算目标Q值。在训练过程中,会周期性地将Q网络的参数复制到目标网络中,以提高稳定性和收敛性。
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