def fit(self, obs): self.obs = obs self.n_features = self.obs.shape[1] startprob = np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=self.n_states) startprob /= np.sum(startprob) self.model = GaussianHMM(n_components=self.n_states, startprob_prior=startprob,covariance_type='spherical', n_iter=1000) self.model.fit(obs) self.sparrows = [self.generate_random_params() for _ in range(self.n_sparrows)] self.sparrows /= np.sum(self.sparrows) self.scores = [self.calculate_score(p) for p in self.sparrows] for i in range(self.n_iter): for j in range(self.n_sparrows): # 移动 params = self.sparrows[j] params += np.random.uniform(self.lb, self.ub, size=params.shape) params = np.clip(params, self.lb, self.ub) # 变异 params = self.mutate(params) # 计算分数 score = self.calculate_score(params) score = int(score) # 更新最优解 if score > self.best_score: self.best_score = score self.best_params = params # 更新麻雀群体 if score > self.scores[j]: self.sparrows[j] = params self.scores[j] = score
时间: 2024-02-10 15:21:25 浏览: 30
这段代码中出现了一些术语,可以帮我理解一下吗?
- GaussianHMM:高斯隐马尔可夫模型,是一种用于处理时间序列数据的统计模型,通常用于识别和预测序列中的模式和趋势。
- n_components:表示隐状态的数量,即模型中的状态数。
- startprob_prior:表示每个隐状态的先验概率。
- covariance_type:表示协方差矩阵的类型,可以是对角矩阵、球状协方差矩阵或完整协方差矩阵。
- n_iter:表示训练模型时迭代的次数。
- sparrows:表示麻雀群体,是一种基于鸟群行为的优化算法。
- mutate:表示变异操作,是优化算法中的一种操作,包括对参数进行随机扰动或基于其他参数进行变换,以便生成新的解。
- best_score:表示最优解的得分,即当前已发现的最好的参数组合的分数。
- best_params:表示最优解的参数组合,即当前已发现的最好的参数组合。
- lb和ub:表示参数的下限和上限,用于约束参数的取值范围。
相关问题
def reset(self): high = np.array([np.pi, 1]) self.state = self.np_random.uniform(low=-high, high=high) self.last_u = None return self._get_obs()
1. np_random是什么?
np_random是PendulumEnv环境中的一个随机数生成器,它是一个NumPy的RandomState对象,用于生成随机数。在这个reset函数中,通过self.np_random.uniform函数生成一个在[-high, high]之间的随机数作为初始状态。
2. _get_obs()函数是干什么的?
_get_obs()函数是PendulumEnv环境中的一个私有函数,用于获取当前状态的观测值。在PendulumEnv环境中,状态由三个连续实数表示,分别表示摆杆的角度、角速度和杆尖速度。而观测值是对状态的一种压缩,通常是对状态进行线性变换或非线性变换得到的。在PendulumEnv环境中,观测值就是状态本身,因此_get_obs()函数返回的就是当前的状态。
3. 为什么要用last_u变量?
last_u是PendulumEnv环境中的一个变量,用于保存上一次施加在摆杆上的力。在PendulumEnv环境中,每次step函数调用时都需要传入一个力,而通常情况下,当前时刻的力往往与前一时刻的力有关,因此需要用last_u变量保存前一时刻的力,以便于计算当前时刻的力。在reset函数中,由于没有上一时刻的力,因此将last_u变量置为None。
action = self.sess.run(self.action, {self.obs:state})
这段代码看起来像是使用 TensorFlow 框架进行深度学习相关的计算。在这段代码中,`self.sess` 代表一个 TensorFlow 会话(Session),通过调用 `run` 方法来执行一个操作(operation)。具体来说,`self.action` 代表一个 TensorFlow 操作,它的输入是 `self.obs`,即一个状态(state),输出是一个动作(action)。`{self.obs:state}` 则是一个字典,将 `self.obs` 映射到 `state` 上,作为输入传递给 `self.action` 操作。经过执行后,返回的结果就是计算出来的动作。
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