利用CPO算法优化MNAD帮我写一个实验发方法

CPO (Cross-Entropy Policy Optimization) 是一种强化学习中的策略优化算法，它通过交叉熵来指导策略更新，通常用于连续动作空间的问题。在处理如马尔科夫决策过程 (MDP) 中的优化任务，特别是高维和复杂环境中的控制问题时，CPO可以提供稳定的学习性能。

下面是一个简单的实验设计方法，假设你在使用Python的库如`rllib`（Ray的RL库）来进行基于CPO的MNAD（Multi-Agent Navigation with Distinct Actions）实验：

import ray
from ray.rllib.agents import ppo
from ray.tune.logger import pretty_print
from ray.rllib.models.tf.tf_modelv2 import TFModelV2
from ray.rllib.models.torch.fcnet import FullyConnectedNetwork as TorchFCModel
from ray.rllib.utils.annotations import override
from ray.rllib.utils.exploration.stochastic_policy import StochasticPolicy

# 定义CPO特化的模型类
class CustomCPOModel(TFModelV2):
    # ... (模型定义部分)

# 创建CPO训练配置
config = {
    "env": "your_mnad_env_name",  # 替换为你实际的环境名称
    "framework": "tf",  # 或者 "torch"取决于你的偏好
    "model": {
        "custom_model": CustomCPOModel,
    },
    "num_gpus": 0 if not torch.cuda.is_available() else 1,  # 使用GPU设置
    "policy": {
        "clip_param": 0.2,  # CPO特有的参数，用于限制策略梯度的更新范围
        "entropy_coeff": 0.01,  # 正则化系数
        "exploration_config": {
            "type": "StochasticPolicy",  # 设置探索策略
        }
    },
    "algorithm": "CPO",
}

# 初始化并训练模型
ray.init()
trainer = ppo.PPOTrainer(config=config)
trainer.train()

def run_experiment():
    for _ in range(num_episodes):  # num_episodes是你希望运行的总episode数
        episode_result = trainer.train_one_step()  # 一步训练
        print(pretty_print(episode_result))  # 打印训练信息