def run(self, PER_memory, gaussian_noise, run_agent_event, stop_agent_event): # Continuously run agent in environment to collect experiences and add to replay memory(在环境中持续运行代理以收集体验并添加到重播内存) # Initialise deque buffer to store experiences for N-step returns(初始化双步缓冲区以存储 N 步返回的经验) self.exp_buffer = deque() # Perform initial copy of params from learner to agent(执行从learner到代理的参数的初始复制) self.sess.run(self.update_op) # Initialise var for logging episode reward if train_params.LOG_DIR is not None: self.sess.run(self.init_reward_var) # Initially set threading event to allow agent to run until told otherwise run_agent_event.set() num_eps = 0
时间: 2024-02-10 16:33:27 浏览: 30
这段代码看起来像是一个强化学习算法中的智能体代理程序,它通过与环境交互来收集经验并将其存储在重播内存中,用于N步返回。在运行之前,它会将参数从学习器复制到代理中。它还初始化了一个变量来记录每个episode的奖励,并设置了一个线程事件,以允许代理程序一直运行直到有其他指示。最后,它记录了运行的episode数量。
相关问题
def run(self, PER_memory, gaussian_noise, run_agent_event, stop_agent_event): self.exp_buffer = deque() self.sess.run(self.update_op) if train_params.LOG_DIR is not None: self.sess.run(self.init_reward_var) run_agent_event.set() num_eps = 0 while not stop_agent_event.is_set(): num_eps += 1 state = self.env_wrapper.reset() state = self.env_wrapper.normalise_state(state) self.exp_buffer.clear() num_steps = 0 episode_reward = 0 ep_done = False
这段代码看起来像是一个深度强化学习算法的训练过程。其中,PER_memory是一个经验回放缓存,gaussian_noise是高斯噪声,run_agent_event和stop_agent_event是事件对象,用于控制训练的开始和停止。接下来,算法初始化了经验缓存和一些变量,然后进入主循环。在主循环中,算法执行以下步骤:
1. 重置环境状态;
2. 对状态进行归一化处理;
3. 清空经验缓存;
4. 计算当前状态的值函数;
5. 使用ε-greedy策略选择动作;
6. 执行动作并观察奖励和新状态;
7. 对新状态进行归一化处理;
8. 将经验加入经验缓存;
9. 更新值函数;
10. 计算回放优先级;
11. 从经验缓存中抽取样本进行训练;
12. 累积奖励;
13. 判断是否达到终止条件;
14. 如果达到终止条件,输出训练结果并结束。
这里的具体算法可能因为代码不完整而无法确定,但大致思路应该是这样的。
add_noise_gaussian
add_noise_gaussian是一个函数,用于向数据中添加高斯噪声。高斯噪声是一种常见的随机噪声,其数值服从高斯分布(也称为正态分布)。在机器学习和信号处理中,添加高斯噪声可以模拟真实世界中的随机干扰或者增加数据的多样性。
该函数的作用是将输入的数据与高斯分布生成的随机数相加,从而在数据中引入随机噪声。具体而言,函数接受两个参数:原始数据和噪声的标准差。标准差决定了噪声的强度,值越大表示噪声越强烈。
函数的实现方式如下:
1. 生成一个与原始数据形状相同的随机数矩阵,每个元素都服从均值为0、标准差为给定值的高斯分布。
2. 将随机数矩阵与原始数据相加,得到添加了高斯噪声的数据。
这样,通过调用add_noise_gaussian函数,可以方便地向数据中添加高斯噪声,以满足特定的需求或者模拟真实场景中的随机干扰。
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