for a in action: reward -= 0.00035 * MOTORS_TORQUE * np.clip(np.abs(a), 0, 1) # normalized to about -50.0 using heuristic, more optimal agent should spend less done = False if self.game_over or pos[0] < 0: reward = -100 done = True if pos[0] > (TERRAIN_LENGTH - TERRAIN_GRASS) * TERRAIN_STEP: done = True return np.array(state, dtype=np.float32), reward, done, {}

这段代码是用于对小人的行动进行评估和计算奖励值的，其中包含以下内容：

1. for a in action: reward -= 0.00035 * MOTORS_TORQUE * np.clip(np.abs(a), 0, 1)：对每个行动a进行惩罚，根据行动的大小和方向来惩罚小人，以便让小人做出更加合理的行动。

2. done = False：先将游戏结束的标志done设为False。

3. if self.game_over or pos[0] < 0: reward = -100 done = True：如果小人触碰到障碍物或者小人向左移动出了游戏场景，那么将reward设为-100，并将游戏结束的标志done设为True，以便结束游戏。

4. if pos[0] > (TERRAIN_LENGTH - TERRAIN_GRASS) * TERRAIN_STEP: done = True：如果小人完成了游戏目标，即到达了终点，那么将游戏结束的标志done设为True，以便结束游戏。

5. return np.array(state, dtype=np.float32), reward, done, {}：将获取到的状态信息state、奖励值reward和游戏结束标志done返回，以便进行下一步的处理和分析。

总的来说，这段代码是用于对小人的行动进行评估和计算奖励值的。通过对小人的行动进行惩罚和奖励，可以激励小人做出更加合理的行动，从而提高游戏的趣味性和挑战性。同时，游戏结束的判断也可以让小人在游戏达到目标后及时结束游戏，确保游戏的完整性和正确性。

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reward = 0 if self.prev_shaping is not None: reward = shaping - self.prev_shaping self.prev_shaping = shaping

这段代码是用于计算小人的奖励值的，其中包含以下内容：

1. reward = 0：先将奖励值设为0，如果满足一定条件，再根据条件计算出奖励值。

2. if self.prev_shaping is not None:：如果之前的奖励值不为空，即小人之前已经做出过行动，那么根据当前状态和之前状态的差别来计算当前的奖励值。

3. reward = shaping - self.prev_shaping：根据当前状态shaping和之前状态的差别（即self.prev_shaping）来计算当前的奖励值reward。

4. self.prev_shaping = shaping：将当前状态的奖励值保存下来，以便在下一次计算奖励值时使用。

总的来说，这段代码是用于计算小人的奖励值的，以便对小人的行动进行评估和优化。奖励值的计算方式可以根据具体情况进行调整，以达到更好的效果。

while not ep_done: num_steps += 1 if train_params.RENDER: self.env_wrapper.render() action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output action += (gaussian_noise() * train_params.NOISE_DECAY**num_eps) next_state, reward, terminal = self.env_wrapper.step(action) episode_reward += reward next_state = self.env_wrapper.normalise_state(next_state) reward = self.env_wrapper.normalise_reward(reward) self.exp_buffer.append((state, action, reward)) if len(self.exp_buffer) >= train_params.N_STEP_RETURNS: state_0, action_0, reward_0 = self.exp_buffer.popleft() discounted_reward = reward_0 gamma = train_params.DISCOUNT_RATE for (_, _, r_i) in self.exp_buffer: discounted_reward += r_i * gamma gamma *= train_params.DISCOUNT_RATE run_agent_event.wait() PER_memory.add(state_0, action_0, discounted_reward, next_state, terminal, gamma) state = next_state

这段代码是主循环中的一部分，其中包含了执行动作、观察环境、更新经验缓存等操作。具体来说，算法执行以下步骤：

1. 累计步数；
2. 如果需要渲染环境，则渲染环境；
3. 使用Actor网络计算当前状态的动作；
4. 对动作添加高斯噪声；
5. 执行动作并观察新状态和奖励；
6. 累计回报；
7. 对新状态进行归一化处理；
8. 对奖励进行归一化处理；
9. 将经验添加到经验缓存中；
10. 如果经验缓存已满，则计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中；
11. 更新状态。

在这个过程中，Actor网络用于计算当前状态下的动作，而高斯噪声则用于增加探索性，以便算法能够更好地探索环境。在执行动作之后，算法会观察新状态和奖励，并将它们添加到经验缓存中。如果经验缓存已满，算法会计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中。最后，算法会更新状态并继续执行主循环。