p = tau(position(iAnt),:).^alpha .* (1./D(position(iAnt),:)).^beta; p = p / sum(p); next = randsample(length(p), 1, true, p);为什么显示错误使用randsample

在 MATLAB 中，`randsample` 函数是在版本 R2011a 中引入的。如果你使用的是旧版本的 MATLAB，可能会出现错误提示 "未定义的函数或变量"。在这种情况下，你可以考虑使用 `randperm` 函数来实现相同的功能。

以下是使用 `randperm` 函数实现的示例代码：

p = tau(position(iAnt),:).^alpha .* (1./D(position(iAnt),:)).^beta;
p = p / sum(p);
[~, next] = max(randperm(length(p)) .* p);

这里使用 `randperm` 生成长度为 `length(p)` 的随机排列，并将其与 `p` 相乘。然后，使用 `max` 函数找到乘积的最大值，并返回其索引作为下一个位置。

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p = tau(position(iAnt),:).^alpha .* (1./D(position(iAnt),:)).^beta; p(position) = 0; p = *p / sum(p); next = randsample(length(p), 1, true, p);中的p为什么不是非负值呢

在该代码段中，变量p的值是计算的概率分布，其值可以为负数或小于0的数字。但是，在最后一行代码中，通过将p除以其总和来进行归一化，确保了p变量的值为非负数，并且总和等于1。这个操作称为归一化，确保了概率分布的正确性。因此，虽然在计算过程中可能会出现负数或小于0的数字，但在最终结果中，p的值始终是非负数。

self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.BUFFER_SIZE = BUFFER_SIZE self.BATCH_SIZE = BATCH_SIZE self.per = per self.munchausen = munchausen self.n_step = n_step self.distributional = distributional self.D2RL = D2RL self.curiosity = curiosity[0] self.reward_addon = curiosity[1] self.GAMMA = GAMMA self.TAU = TAU self.LEARN_EVERY = LEARN_EVERY self.LEARN_NUMBER = LEARN_NUMBER self.EPSILON_DECAY = EPSILON_DECAY self.device = device self.seed = random.seed(random_seed) # distributional Values self.N = 32 self.entropy_coeff = 0.001 # munchausen values self.entropy_tau = 0.03 self.lo = -1 self.alpha = 0.9 self.eta = torch.FloatTensor([.1]).to(device) print("Using: ", device)

这段代码看起来像是在初始化一个 RL（强化学习）算法的参数设置。其中，state_size 表示状态空间的大小，action_size 表示动作空间的大小，BUFFER_SIZE 和 BATCH_SIZE 分别表示经验池的大小和每次学习的数据量，per 表示是否使用优先经验回放，munchausen 表示是否使用 Munchausen RL 算法，n_step 表示使用 n-step TD 学习的步数，distributional 表示是否使用分布式 DQN 算法，D2RL 表示是否使用 D2RL 算法，curiosity 表示是否使用探索奖励机制，reward_addon 表示探索奖励的大小，GAMMA 表示折扣因子，TAU 表示目标网络更新参数的速度，LEARN_EVERY 和 LEARN_NUMBER 分别表示学习的频率和学习次数，EPSILON_DECAY 表示 epsilon 贪心策略的衰减速度，device 表示使用的计算设备，seed 表示随机数生成器的种子。

其中，N 表示分布式 DQN 算法中分布的数量，entropy_coeff 表示分布式 DQN 算法中的熵系数，entropy_tau 表示 Munchausen RL 算法中的熵系数，lo 表示 Munchausen RL 算法中的较小的负数，alpha 表示 Munchausen RL 算法中的一个参数，eta 表示 Munchausen RL 算法中的一个常数。