写一个在ppo算法中增加随机策略的代码

以下是一个使用高斯噪声增加随机策略的PPO算法的伪代码：

# 定义高斯噪声函数
def gaussian_noise(mu, sigma):
    return np.random.normal(mu, sigma)

# 定义PPO算法的训练函数
def train_PPO(env, policy_network, value_network, num_epochs, batch_size, gamma, epsilon_clip, sigma):
    # 初始化优化器
    optimizer = Adam(policy_network.parameters(), lr=lr)
    # 开始迭代
    for epoch in range(num_epochs):
        # 采集数据
        states, actions, rewards, next_states, dones = collect_data(env, policy_network, batch_size)
        # 计算优势函数
        advantages, returns = calculate_advantages_and_returns(rewards, next_states, dones, value_network, gamma)
        # 更新策略网络
        for i in range(num_updates):
            # 计算loss
            policy_loss, value_loss = calculate_loss(policy_network, value_network, states, actions, advantages, returns, epsilon_clip)
            # 梯度下降
            optimizer.zero_grad()
            policy_loss.backward()
            optimizer.step()
            # 添加高斯噪声
            for param in policy_network.parameters():
                param.data += gaussian_noise(0, sigma)
        # 更新价值网络
        update_value_network(value_network, states, returns)

在这个伪代码中，我们定义了一个`gaussian_noise`函数来生成高斯噪声。在更新策略网络时，我们对每个参数都添加了高斯噪声。需要注意的是，噪声的均值为0，方差为`sigma`，可以通过调整`sigma`的大小来控制噪声的大小。在实际应用中，我们还需要根据具体任务和环境来调整其他超参数，以达到最佳的训练效果。