MATLAB DDPG PID

时间: 2024-01-27 11:53:59 浏览: 157
这是一个IT类问题。 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种深度强化学习算法,用于解决连续动作空间的问题。PID(Proportional-Integral-Derivative)则是一种传统的控制算法,常用于控制系统中。 在MATLAB中,可以使用DDPG算法来优化PID控制器的参数,从而实现更好的控制效果。具体实现方法可以参考MATLAB官方文档和相关论文。
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用于MATLAB的DDPG代码整定PID参数

DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种深度强化学习算法,可以用于连续控制问题的解决。在MATLAB中,可以使用Deep Learning Toolbox中的函数以及Reinforcement Learning Toolbox中的函数来实现DDPG算法。 下面是一个使用DDPG算法来优化PID控制器参数的示例代码: ```matlab %% 初始化环境 mdl = 'pendulum'; open_system(mdl); Ts = 0.05; Tf = 10; obsInfo = rlNumericSpec([3 1],'LowerLimit',[-pi/2; -8; -Inf],'UpperLimit',[pi/2; 8; Inf]); obsInfo.Name = 'observations'; obsInfo.Description = 'theta;thetadot;thetaerror'; actInfo = rlNumericSpec([1 1],'LowerLimit',-10,'UpperLimit',10); actInfo.Name = 'torque'; env = rlSimulinkEnv(mdl,mdl,obsInfo,actInfo); %% 确定深度神经网络的结构 statePath = [ imageInputLayer([3 1 1],'Normalization','none','Name','observation') fullyConnectedLayer(64,'Name','CriticStateFC1') reluLayer('Name','CriticRelu1') fullyConnectedLayer(64,'Name','CriticStateFC2')]; actionPath = [ imageInputLayer([1 1 1],'Normalization','none','Name','action') fullyConnectedLayer(64,'Name','CriticActionFC1','BiasLearnRateFactor',0)]; commonPath = [ additionLayer(2,'Name','add') reluLayer('Name','CriticCommonRelu') fullyConnectedLayer(1,'Name','output')]; criticNetwork = layerGraph(statePath); criticNetwork = addLayers(criticNetwork,actionPath); criticNetwork = addLayers(criticNetwork,commonPath); criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'CriticStateFC2','add/in1'); criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'CriticActionFC1','add/in2'); %% 建立深度决策网络 actorNetwork = [ imageInputLayer([3 1 1],'Normalization','none','Name','observation') fullyConnectedLayer(64,'Name','ActorFC1') reluLayer('Name','ActorRelu1') fullyConnectedLayer(64,'Name','ActorFC2') reluLayer('Name','ActorRelu2') fullyConnectedLayer(1,'Name','ActorFC3') tanhLayer('Name','ActorTanh1') scalingLayer('Name','ActorScaling1','Scale',2)]; %% 设置DDPG代理 agentOpts = rlDDPGAgentOptions; agentOpts.SampleTime = Ts; agentOpts.DiscountFactor = 0.99; agentOpts.MiniBatchSize = 256; agentOpts.ExperienceBufferLength = 1e6; agentOpts.TargetSmoothFactor = 1e-3; agentOpts.NoiseOptions.Variance = 0.2; agentOpts.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5; agentOpts.SaveExperienceBufferWithAgent = true; agentOpts.ResetExperienceBufferBeforeTraining = false; agentOpts.UseParallel = false; agentOpts.UseGPU = false; agent = rlDDPGAgent(actorNetwork,criticNetwork,agentOpts); %% 训练代理 trainOpts = rlTrainingOptions; trainOpts.MaxEpisodes = 100; trainOpts.MaxStepsPerEpisode = ceil(Tf/Ts); trainOpts.StopTrainingCriteria = 'AverageReward'; trainOpts.StopTrainingValue = -400; trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 30; trainOpts.SaveAgentCriteria = 'EpisodeReward'; trainOpts.SaveAgentValue = -350; trainOpts.Plots = 'training-progress'; trainingStats = train(agent,env,trainOpts); ``` 在这个示例中,我们使用了一个具有64个神经元的深度神经网络来近似Q函数,另一个具有64个神经元的深度神经网络来确定actor的策略。我们还设置了一些DDPG代理的选项,如样本时间、折扣因子、噪声参数等。 在训练代理之后,我们可以使用以下代码来测试代理的性能,并使用优化的PID参数控制摆杆系统: ```matlab agentOpts.NoiseOptions.Variance = 0; simOpts = rlSimulationOptions('MaxSteps',1000); experience = sim(env,agent,simOpts); ``` 这段代码将关闭DDPG代理的噪声,并使用优化的PID参数控制摆杆系统。

写出在MATLAB中,使用DDPG优化PID参数的代码

### 回答1: 我们可以使用MATLAB中的rlDDPGTuning函数来优化PID参数。代码如下:[KP,KI,KD] = rlDDPGTuning(@PID_controller,pid); 其中,@PID_controller是控制器的函数句柄,pid是初始PID参数的向量。 ### 回答2: 在MATLAB中使用DDPG算法来优化PID参数的代码如下: ``` matlab % DDPG优化PID参数的代码 % 步骤1:定义DDPG网络结构 % 定义Actor网络结构 actor_network = [ imageInputLayer([state_dimension, 1, 1],'Normalization','none','Name','state') fullyConnectedLayer(400,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu1') fullyConnectedLayer(300,'Name','fc2') reluLayer('Name','relu2') fullyConnectedLayer(action_dimension,'Name','output')]; % 定义Critic网络结构 critic_network = [ imageInputLayer([state_dimension, 1, 1],'Normalization','none','Name','state') fullyConnectedLayer(400,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu1') fullyConnectedLayer(300,'Name','fc2') reluLayer('Name','relu2') fullyConnectedLayer(1,'Name','output')]; % 步骤2:定义DDPG算法参数 agentOpts = rlDDPGAgentOptions; agentOpts.SampleTime = step_size; agentOpts.DiscountFactor = discount_factor; agentOpts.TargetSmoothFactor = target_smoothing_factor; % 步骤3:创建DDPG代理 agent = rlDDPGAgent(actor_network, critic_network, agentOpts); % 步骤4:定义环境 env = rlSimulinkEnv(system_name, block_names, signals); % 步骤5:优化PID参数 % 训练步数 num_episodes = 100; for episode = 1:num_episodes % 重置环境 obs = resetObservation(env); done = false; while ~done % 选择动作 action = selectAction(agent, obs); % 执行动作并观察下一个状态、回报和终止信号 [nextObs, reward, done] = step(env, action); % 存储经验 experience = rlExperience(obs, action, reward, nextObs, done); % 每步学习 agent = learn(agent, experience); % 更新当前状态 obs = nextObs; end end ``` 以上代码演示了使用DDPG算法优化PID参数的过程,其中定义了Actor和Critic网络结构,设置了DDPG算法参数,创建了DDPG代理,定义了环境,并执行了训练循环来逐步优化PID参数。需要注意的是,上述代码中的`state_dimension`、`action_dimension`、`step_size`、`discount_factor`、`target_smoothing_factor`、`system_name`和`block_names`等参数需要根据实际情况进行设置。 ### 回答3: 在MATLAB中使用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法优化PID参数的代码如下: ```matlab % 系统模型和初始PID参数设置 sys = tf([1],[1,1]); Kp = 1; Ki = 0.5; Kd = 0.1; pid = pid(Kp, Ki, Kd); % 状态和行为空间定义 obsDim = 1; % 状态空间维度 actionDim = 3; % 行为空间维度 obsUB = 10; % 状态上界 obsLB = -10; % 状态下界 actionUB = 1; % 行为上界 actionLB = -1; % 行为下界 % 设置DDPG超参数 actorOpts = rlRepresentationOptions('Observation',{'Continuous'},... 'Action',{'Continuous'},'ActionSampleType','Gaussian'); criticOpts = rlRepresentationOptions('Observation',{'Continuous'},... 'Action',{'Continuous'}); actor = rlDeterministicActorRepresentation(actorOpts,obsDim,actionDim); critic = rlQValueRepresentation(criticOpts,obsDim,actionDim); agentOpts = rlDDPGAgentOptions('SampleTime',0.01,... 'TargetSmoothFactor',1e-3,'DiscountFactor',0.99); agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOpts); % 创建环境 env = rlSimulinkEnv(sys,'ResetFcn',@(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd),'StopFcn',@(in,~,logs)stopSim(in,false,logs)); env.ResetFcn = @(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd); % 训练 trainOpts = rlTrainingOptions('MaxEpisodes',1000,'MaxStepsPerEpisode',200,... 'Verbose',false,'Plots','training-progress'); trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 30; trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward"; trainOpts.StopTrainingValue = inf; % RL网络训练 doTraining = true; while doTraining % 训练DDPG智能体 trainingStats = train(agent,env,trainOpts); % 检查训练终止的条件 if trainingStats.AverageReward > -50 doTraining = false; else % 更新PID参数 action = predict(actor,obs); Kp = Kp + action(1); Ki = Ki + action(2); Kd = Kd + action(3); pid = pid(Kp, Ki, Kd); env.ResetFcn = @(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd); end end % 设置新的PID控制器参数 function setParams(in,Kp,Ki,Kd) in.mass = Kp; in.damping = Ki; in.spring = Kd; end % 检查训练是否终止并停止仿真 function stopSim(in,isdone,logs) if isdone Kp = 0.1; Ki = 0.1; Kd = 0.1; pid = pid(Kp, Ki, Kd); setParams(in,Kp,Ki,Kd); logs.States{end,:) = in; logs.Rewards{end} = -50; end stop(in); end ``` 该代码中,首先定义了系统模型、初始PID参数和状态、行为空间的设置。然后设置了DDPG算法的超参数,并创建了DDPG智能体对象。接着创建了Simulink环境,用于模拟系统。利用训练选项和训练函数对DDPG智能体进行训练,同时在每次训练迭代中根据智能体的输出更新PID参数。最后定义了设置PID参数的函数和停止仿真的函数。
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