解释这段代码agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32),并把这段代码改成固定值0
时间: 2024-03-05 18:55:12 浏览: 22
这段代码的作用是定义了一个连续的动作空间,其中动作的取值范围为 [-0.5, 0.5] 和 [-0.1, 0.1],数据类型为 32 位浮点型。
如果要将这段代码改为固定值0,可以写成:
```
agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([0]), high=np.array([0]), dtype=np.float32)
```
这样就将动作空间限定为只有一个取值为0的动作。
相关问题
解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))
这段代码是一个 for 循环,在多智能体环境中为每个代理进行属性初始化。其中,`enumerate(self.agents)` 枚举了代理列表 `self.agents` 中的每个代理,并将其索引和值存储在 `index` 和 `agent` 变量中。
在循环中,对每个代理进行以下属性初始化:
- `agent.action_space`:代理的动作空间,使用 `spaces.Box` 定义,表示代理可以采取的动作的范围。
- `agent.observation_space`:代理的观测空间,使用 `spaces.Box` 定义,表示代理可以接收的观测的范围和形状。
- `agent.name`:代理的名称,用于区分不同的代理。
- `agent.plane`:代理在环境中的表示,通常是一个图片或矩阵。
- `agent.size`:代理的大小。
如果 `self.adversary` 为 True 并且当前代理是最后一个代理,则将其设置为攻击者,重新定义其观测空间和动作空间,以及名称和表示。
面向过程用akshare,gym写出股票强化学习代码
好的,这里提供一个简单的股票强化学习代码示例,使用到了akshare和gym两个库。该代码使用的是Q-Learning算法,仅供参考。
首先需要安装一下akshare和gym库:
```python
!pip install akshare gym
```
代码如下:
```python
import akshare as ak
import gym
from gym import spaces
import numpy as np
# 获取股票数据
stock_zh_a_daily = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600000", adjust="qfq")
# 定义股票强化学习环境
class StockEnv(gym.Env):
metadata = {'render.modes': ['human']}
def __init__(self, data, window_size=10):
super(StockEnv, self).__init__()
self.data = data
self.window_size = window_size
self.action_space = spaces.Discrete(2)
self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, window_size + 1), dtype=np.float32)
def _next_observation(self):
obs = np.array([
self.data.loc[self.current_step: self.current_step + self.window_size, 'open'].values / 1000,
self.data.loc[self.current_step: self.current_step + self.window_size, 'high'].values / 1000,
self.data.loc[self.current_step: self.current_step + self.window_size, 'low'].values / 1000,
self.data.loc[self.current_step: self.current_step + self.window_size, 'close'].values / 1000,
self.data.loc[self.current_step: self.current_step + self.window_size, 'volume'].values / 1000000,
self.data.loc[self.current_step: self.current_step + self.window_size, 'amount'].values / 100000000,
])
return obs
def reset(self):
self.current_step = 0
self.profit = 0
self.buy_price = 0
self.sell_price = 0
return self._next_observation()
def step(self, action):
if action == 0:
# 不买入
self.sell_price = 0
reward = 0
elif action == 1:
# 买入
self.buy_price = self.data.loc[self.current_step, 'open']
self.sell_price = 0
reward = 0
elif action == 2 and self.buy_price > 0:
# 卖出
self.sell_price = self.data.loc[self.current_step, 'open']
self.profit = (self.sell_price - self.buy_price) / self.buy_price
reward = self.profit
self.buy_price = 0
done = False
if self.current_step == len(self.data) - 1:
done = True
obs = self._next_observation()
self.current_step += 1
return obs, reward, done, {}
def render(self, mode='human', close=False):
profit = (self.sell_price - self.buy_price) / self.buy_price
print(f'step: {self.current_step} profit: {profit:0.2%}')
# 定义Q-Learning算法
class QLearningAgent:
def __init__(self, env, learning_rate=0.1, discount_rate=0.99, exploration_rate=1.0, max_exploration_rate=1.0, min_exploration_rate=0.01, exploration_decay_rate=0.001):
self.env = env
self.learning_rate = learning_rate
self.discount_rate = discount_rate
self.exploration_rate = exploration_rate
self.max_exploration_rate = max_exploration_rate
self.min_exploration_rate = min_exploration_rate
self.exploration_decay_rate = exploration_decay_rate
self.q_table = np.zeros((6, env.window_size + 1, env.action_space.n))
def choose_action(self, observation):
if np.random.uniform(0, 1) < self.exploration_rate:
action = self.env.action_space.sample()
else:
action = np.argmax(self.q_table[observation])
return action
def learn(self, observation, action, reward, next_observation):
old_value = self.q_table[observation][action]
next_max = np.max(self.q_table[next_observation])
new_value = (1 - self.learning_rate) * old_value + self.learning_rate * (reward + self.discount_rate * next_max)
self.q_table[observation][action] = new_value
def decay_exploration_rate(self, episode):
self.exploration_rate = self.min_exploration_rate + (self.max_exploration_rate - self.min_exploration_rate) * np.exp(-self.exploration_decay_rate * episode)
# 训练股票强化学习
env = StockEnv(stock_zh_a_daily)
agent = QLearningAgent(env)
for episode in range(1, 10001):
observation = env.reset()
done = False
while not done:
action = agent.choose_action(observation)
next_observation, reward, done, info = env.step(action)
agent.learn(observation, action, reward, next_observation)
observation = next_observation
agent.decay_exploration_rate(episode)
if episode % 100 == 0:
print(f'episode: {episode}')
env.render()
```
注意:这里只是提供了一个简单的示例代码,实际应用中还需要进行更多的优化和改进,比如修改强化学习算法、调整参数等。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.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)