PPO-Clip 算法代码
时间: 2024-06-03 10:05:34 浏览: 22
PPO-Clip算法是一种用于训练强化学习智能体的算法,它采用了近似比例优势估计(Proximal Policy Optimization,PPO)以及截断重要性采样(Clipped Surrogate Objective)的方法,能够有效地平衡学习效率和稳定性。
以下是PPO-Clip算法的代码框架:
```python
# 定义策略网络和值函数网络
policy_net = PolicyNet()
value_net = ValueNet()
# 定义优化器
policy_optimizer = torch.optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=0.001)
value_optimizer = torch.optim.Adam(value_net.parameters(), lr=0.001)
# 定义超参数
gamma = 0.99
lambda_ = 0.95
clip_ratio = 0.2
num_epochs = 10
# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
# 收集一批经验数据
states, actions, rewards, next_states, dones = collect_experience(env, policy_net)
# 计算优势估计值
advantages = compute_advantages(rewards, next_states, dones, value_net, gamma, lambda_)
# 更新策略网络
for i in range(len(states)):
old_log_probs, old_values = policy_net.evaluate(states[i], actions[i])
# 计算新的策略分布和价值函数预测值
new_log_probs, new_values = policy_net.evaluate(states[i], actions[i])
# 计算比例优势估计的surrogate loss
ratio = torch.exp(new_log_probs - old_log_probs)
surr1 = ratio * advantages[i]
surr2 = torch.clamp(ratio, 1-clip_ratio, 1+clip_ratio) * advantages[i]
policy_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()
# 计算价值函数预测误差的MSE loss
value_loss = F.mse_loss(new_values, old_values)
# 计算总的损失函数
loss = policy_loss + 0.5 * value_loss
# 执行一步优化
policy_optimizer.zero_grad()
value_optimizer.zero_grad()
loss.backward()
policy_optimizer.step()
value_optimizer.step()
```
其中,`PolicyNet`和`ValueNet`分别表示策略网络和值函数网络,`gamma`和`lambda_`分别表示折扣因子和GAE-Lambda参数,`clip_ratio`表示PPO中的截断比例,`num_epochs`表示训练的迭代次数。在训练过程中,我们首先收集一批经验数据,然后计算优势估计值。接着,我们使用这些经验数据来更新策略网络和值函数网络。在更新策略网络时,我们使用比例优势估计的surrogate loss来进行优化,并采用截断重要性采样的方法来限制策略更新的幅度。最后,我们将策略损失函数和价值函数损失函数相加得到总的损失函数,并执行一步优化。循环执行上述过程直至收敛。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)