基于SAC算法的微网优化代码

以下是基于SAC算法的微网优化代码的一个示例：

import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf

from stable_baselines import SAC
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines.common.callbacks import CheckpointCallback

from my_custom_gym_env import MyCustomEnv

env = DummyVecEnv([lambda: MyCustomEnv()])

model = SAC('MlpPolicy', env, verbose=1, tensorboard_log="./tb_logs/")

checkpoint_callback = CheckpointCallback(save_freq=10000, save_path='./checkpoints/',
                                         name_prefix='sac_checkpoint')

model.learn(total_timesteps=100000, callback=checkpoint_callback)

obs = env.reset()
for i in range(1000):
    action, _states = model.predict(obs)
    obs, rewards, dones, info = env.step(action)
    env.render()

其中，MyCustomEnv是您自己实现的微网环境，SAC是稳定基线库中的一个强化学习算法，'MlpPolicy'是指定的神经网络策略，CheckpointCallback是用于在训练过程中保存模型的回调函数。

您需要根据自己的微网环境实现相应的观测状态、动作空间、奖励函数等，并将其传递给DummyVecEnv函数进行环境的包装。然后，您可以调用SAC算法进行模型训练，并在训练过程中使用CheckpointCallback回调函数进行模型保存。最后，您可以使用训练好的模型对环境进行预测并渲染结果。