用python编写基于强化学习的pid控制倒立摆的代码
时间: 2024-05-01 22:20:09 浏览: 16
好的,下面是一个基于强化学习的PID控制倒立摆的Python代码,使用的是深度强化学习框架TensorFlow和OpenAI Gym环境。请注意,这个代码演示了如何使用强化学习方法来学习一个控制器,以控制倒立摆。代码仅供参考,如果您想要实际使用,请自行调整参数和模型结构。
```python
import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
class PIDAgent:
def __init__(self, env):
self.env = env
self.state_dim = env.observation_space.shape[0]
self.action_dim = env.action_space.n
self.kp = None
self.ki = None
self.kd = None
self.integral = 0
self.prev_error = 0
def act(self, state):
error = state[2]
self.integral += error
derivative = error - self.prev_error
action = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
self.prev_error = error
return np.clip(action, -1, 1)
def train(self, num_episodes=1000, lr=0.001, gamma=0.99, epsilon=1.0, epsilon_decay=0.99):
self.kp = tf.Variable(tf.random.normal((self.state_dim, 1)))
self.ki = tf.Variable(tf.random.normal((self.state_dim, 1)))
self.kd = tf.Variable(tf.random.normal((self.state_dim, 1)))
optimizer = tf.optimizers.Adam(lr)
for episode in range(num_episodes):
state = self.env.reset()
done = False
while not done:
if np.random.rand() < epsilon:
action = self.env.action_space.sample()
else:
action = self.act(state)
next_state, reward, done, _ = self.env.step(action)
error = next_state[2]
self.integral += error
derivative = error - self.prev_error
with tf.GradientTape() as tape:
q_value = self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
target = reward + gamma * tf.math.reduce_max(q_value)
loss = tf.math.reduce_mean(tf.square(target - q_value))
grads = tape.gradient(loss, [self.kp, self.ki, self.kd])
optimizer.apply_gradients(zip(grads, [self.kp, self.ki, self.kd]))
state = next_state
epsilon *= epsilon_decay
print("Episode:", episode, "Epsilon:", epsilon)
self.env.close()
if __name__ == "__main__":
env = gym.make("Pendulum-v0")
agent = PIDAgent(env)
agent.train()
```
解释一下代码的实现:
首先,我们创建了一个名为`PIDAgent`的类,它包含了一个`act`方法,用于根据当前状态计算动作。具体来说,它首先计算误差、积分和导数,然后根据这些值计算控制器的输出。我们还定义了一些变量,如`kp`、`ki`、`kd`、`integral`和`prev_error`,用于保存控制器的参数和状态。
然后,我们在`train`方法中实现了强化学习算法。具体来说,我们首先使用随机初始化的参数来初始化控制器。在每个episode中,我们通过重置环境来开始新的游戏,并用当前控制器的策略来选择动作。然后,我们执行该动作并观察下一个状态和奖励。接下来,我们计算下一个状态的误差、积分和导数,并使用它们来计算Q值。最后,我们使用Q值和奖励来计算目标,并使用均方误差损失函数来更新控制器的参数。
最后,我们在主函数中创建了一个Pendulum环境,并使用`train`方法来训练控制器。