ddpg无人机轨迹规划

### 使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法实现无人机路径规划

#### 1. DDPG算法简介
深度确定性策略梯度(DDPG)是一种结合了Actor-Critic架构与函数逼近技术的强化学习算法，适用于连续动作空间的任务。该算法通过两个神经网络分别表示策略函数和价值函数，在处理复杂动态环境中表现出色[^2]。

#### 2. 构建环境模型
为了应用DDPG于无人机路径规划中，需先定义具体的应用场景及相应的状态、奖励机制等要素。例如可以设定三维地理坐标作为状态变量；障碍物分布情况影响着即时奖励值的设计；最终目标位置则决定了终止条件下的累积回报大小[^1]。

#### 3. 初始化参数设置
- **超参数调整**：包括但不限于折扣因子γ、批尺寸batch_size、记忆库容量replay_buffer_capacity以及探索噪声标准差exploration_noise_stddev等。
- **初始化权重**：对于Actor和Critic两部分网络结构均采用随机方式赋予初始权值，确保训练初期具备足够的多样性。

#### 4. 训练过程描述

import numpy as np
from collections import deque
import random
import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim

class ReplayBuffer(object):
    """经验回放池"""
    
    def __init__(self, buffer_size):
        self.buffer = deque(maxlen=buffer_size)

    def add(self, experience):
        self.buffer.append(experience)

    def sample(self, batch_size):
        experiences = random.sample(self.buffer, k=batch_size)
        states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*experiences)
        
        return (states, actions, rewards, next_states, dones), None
    
def train_ddpg(agent, env, n_episodes=2000, max_t=1000):
    scores_deque = deque(maxlen=100)
    scores = []
    for i_episode in range(1, n_episodes+1):
        state = env.reset()
        agent.reset()
        score = 0
        
        for t in range(max_t):
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            
            agent.step(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            score += reward
            
            if done:
                break
                
        scores_deque.append(score)
        scores.append(score)
        
        print('\rEpisode {}\tAverage Score: {:.2f}'.format(i_episode, np.mean(scores_deque)), end="")
        if i_episode % 100 == 0:
            print('\rEpisode {}\tAverage Score: {:.2f}'.format(i_episode, np.mean(scores_deque)))

上述代码展示了如何构建一个简单的DDPG框架用于模拟训练循环。实际操作时还需针对特定应用场景定制化设计`agent`类中的细节逻辑，比如状态特征提取、动作映射关系转换等方面的工作。