python 代码实现GCN-DDPG

时间: 2023-10-14 11:29:49 浏览: 219
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GCN-LSTM 图神经网络和时间序列时空组合模型使用的数据集和python代码

star5星 · 资源好评率100%
GCN-DDPG是一种基于图卷积神经网络和深度确定性策略梯度(DDPG)的强化学习算法。以下是一个简单的Python代码实现,仅供参考: ```python import tensorflow as tf import numpy as np import gym import random from collections import deque # 定义超参数 EPISODES = 5000 BATCH_SIZE = 64 GAMMA = 0.99 TAU = 0.001 LR_ACTOR = 0.0001 LR_CRITIC = 0.001 # 定义图卷积神经网络层 class GraphConvolution(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, output_dim): super(GraphConvolution, self).__init__() self.output_dim = output_dim def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True) def call(self, inputs): features, adj = inputs output = tf.matmul(adj, features) output = tf.matmul(output, self.kernel) return tf.nn.relu(output) # 定义Actor模型 class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_shape, action_shape): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(action_shape[0], activation='tanh') def call(self, state): x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x # 定义Critic模型 class Critic(tf.keras.Model): def __init__(self, state_shape, action_shape): super(Critic, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(action_shape[0], activation='linear') def call(self, inputs): state, action = inputs x = tf.concat([state, action], axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x # 定义Replay Buffer class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size): self.buffer_size = buffer_size self.buffer = deque(maxlen=buffer_size) def add(self, state, action, reward, next_state, done): experience = (state, action, reward, next_state, done) self.buffer.append(experience) def sample(self, batch_size): batch = random.sample(self.buffer, batch_size) state_batch = np.array([experience[0] for experience in batch]) action_batch = np.array([experience[1] for experience in batch]) reward_batch = np.array([experience[2] for experience in batch]) next_state_batch = np.array([experience[3] for experience in batch]) done_batch = np.array([experience[4] for experience in batch]) return state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch def size(self): return len(self.buffer) # 定义环境 env = gym.make('Pendulum-v0') state_shape = env.observation_space.shape action_shape = env.action_space.shape # 初始化Actor和Critic模型 actor = Actor(state_shape, action_shape) critic = Critic(state_shape, action_shape) actor_target = Actor(state_shape, action_shape) critic_target = Critic(state_shape, action_shape) actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_ACTOR) critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_CRITIC) # 将Actor和Critic的参数复制到对应的目标网络 actor_target.set_weights(actor.get_weights()) critic_target.set_weights(critic.get_weights()) # 定义Replay Buffer replay_buffer = ReplayBuffer(10000) # 定义训练函数 @tf.function def train_actor(state): with tf.GradientTape() as tape: action = actor(state) q_value = critic([state, action]) loss = -tf.reduce_mean(q_value) gradients = tape.gradient(loss, actor.trainable_variables) actor_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, actor.trainable_variables)) @tf.function def train_critic(state, action, reward, next_state, done): with tf.GradientTape() as tape: target_action = actor_target(next_state) target_q_value = critic_target([next_state, target_action]) y = reward + (1 - done) * GAMMA * target_q_value q_value = critic([state, action]) td_error = y - q_value loss = tf.reduce_mean(tf.square(td_error)) gradients = tape.gradient(loss, critic.trainable_variables) critic_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, critic.trainable_variables)) # 开始训练 for episode in range(EPISODES): state = env.reset() episode_reward = 0 while True: action = actor(np.expand_dims(state, axis=0))[0] action += np.random.normal(0, 0.1, size=action_shape[0]) action = np.clip(action, -1.0, 1.0) next_state, reward, done, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) episode_reward += reward if replay_buffer.size() >= BATCH_SIZE: state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch = replay_buffer.sample(BATCH_SIZE) train_critic(state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch) train_actor(state_batch) # 软更新Actor和Critic的目标网络 for t, e in zip(actor_target.trainable_variables, actor.trainable_variables): t.assign(t * (1 - TAU) + e * TAU) for t, e in zip(critic_target.trainable_variables, critic.trainable_variables): t.assign(t * (1 - TAU) + e * TAU) state = next_state if done: break print('Episode: {}, Reward: {}'.format(episode, episode_reward)) ```
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