class DDPGAgent(parl.Agent): def __init__(self, algorithm, memory, cfg): super(DDPGAgent, self).__init__(algorithm) self.n_actions = cfg['n_actions'] self.expl_noise = cfg['expl_noise'] self.batch_size = cfg['batch_size'] self.memory = memory self.alg.sync_target(decay=0)

这是一个使用PARL库实现的DDPG智能体的初始化函数。DDPG是一种深度强化学习算法，用于解决连续动作控制问题。以下是该函数的解释：

- `parl.Agent`是一个基类，用于定义智能体的基本属性和方法。
- `algorithm`是该智能体所使用的深度强化学习算法，如DDPG算法。
- `memory`是用于存储智能体经历的记忆的缓冲区。
- `cfg`是一个字典，包含了DDPG智能体的各种设置，如动作空间大小，探索噪声大小，批量大小等。
- `self.n_actions`表示智能体可以采取的动作数量。
- `self.expl_noise`表示探索时的噪声大小。
- `self.batch_size`表示每次训练所使用的批量大小。
- `self.alg.sync_target(decay=0)`用于同步算法的target网络参数，其中`decay`参数表示同步的速度（0表示完全同步）。

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class Actor(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Actor, self).__init__() self.l1 = nn.Linear(obs_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.mean_linear = nn.Linear(256, action_dim) self.std_linear = nn.Linear(256, action_dim)

这是使用 Parl 库实现的一个 Actor 模型，它是一个基于神经网络的策略网络，用于在强化学习中输出动作。具体来说，这个 Actor 模型包含了 3 个线性层（nn.Linear），分别是 l1、l2 和 mean_linear，以及一个 std_linear 层。其中，l1 和 l2 层用于从观测值（obs）中提取特征，mean_linear 和 std_linear 层则用于输出动作的均值和标准差。

这个模型的输入是观测值（obs），输出是动作的均值和标准差。在训练过程中，可以根据这个输出来生成符合高斯分布的动作，并根据生成的动作和环境的反馈来更新模型的参数，以使得模型能够输出更好的动作策略。

class Critic(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, action_dim): super(Critic, self).__init__() # Q1 network self.l1 = nn.Linear(obs_dim + action_dim, 256) self.l2 = nn.Linear(256, 256) self.l3 = nn.Linear(256, 1) # Q2 network self.l4 = nn.Linear(obs_dim + action_dim, 256) self.l5 = nn.Linear(256, 256) self.l6 = nn.Linear(256, 1) def forward(self, obs, action): x = torch.cat([obs, action], 1) # Q1 q1 = F.relu(self.l1(x)) q1 = F.relu(self.l2(q1)) q1 = self.l3(q1) # Q2 q2 = F.relu(self.l4(x)) q2 = F.relu(self.l5(q2)) q2 = self.l6(q2) return q1, q2

这段代码定义了一个 Critic 类，它继承自 parl.Model。Critic 类有两个神经网络，分别为 Q1 网络和 Q2 网络，用于估计状态和动作的 Q 值。Q1 网络和 Q2 网络的输入都是状态和动作的拼接，并且都有两个隐藏层和一个输出层。最后的输出是一个值，表示状态和动作的 Q 值。forward 方法实现了这个过程，它接收状态和动作作为输入，输出 Q1 和 Q2 的值。