写出在MATLAB中,使用DDPG优化PID参数的代码

时间: 2023-09-08 07:05:00 浏览: 297
### 回答1: 我们可以使用MATLAB中的rlDDPGTuning函数来优化PID参数。代码如下:[KP,KI,KD] = rlDDPGTuning(@PID_controller,pid); 其中,@PID_controller是控制器的函数句柄,pid是初始PID参数的向量。 ### 回答2: 在MATLAB中使用DDPG算法来优化PID参数的代码如下: ``` matlab % DDPG优化PID参数的代码 % 步骤1:定义DDPG网络结构 % 定义Actor网络结构 actor_network = [ imageInputLayer([state_dimension, 1, 1],'Normalization','none','Name','state') fullyConnectedLayer(400,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu1') fullyConnectedLayer(300,'Name','fc2') reluLayer('Name','relu2') fullyConnectedLayer(action_dimension,'Name','output')]; % 定义Critic网络结构 critic_network = [ imageInputLayer([state_dimension, 1, 1],'Normalization','none','Name','state') fullyConnectedLayer(400,'Name','fc1') reluLayer('Name','relu1') fullyConnectedLayer(300,'Name','fc2') reluLayer('Name','relu2') fullyConnectedLayer(1,'Name','output')]; % 步骤2:定义DDPG算法参数 agentOpts = rlDDPGAgentOptions; agentOpts.SampleTime = step_size; agentOpts.DiscountFactor = discount_factor; agentOpts.TargetSmoothFactor = target_smoothing_factor; % 步骤3:创建DDPG代理 agent = rlDDPGAgent(actor_network, critic_network, agentOpts); % 步骤4:定义环境 env = rlSimulinkEnv(system_name, block_names, signals); % 步骤5:优化PID参数 % 训练步数 num_episodes = 100; for episode = 1:num_episodes % 重置环境 obs = resetObservation(env); done = false; while ~done % 选择动作 action = selectAction(agent, obs); % 执行动作并观察下一个状态、回报和终止信号 [nextObs, reward, done] = step(env, action); % 存储经验 experience = rlExperience(obs, action, reward, nextObs, done); % 每步学习 agent = learn(agent, experience); % 更新当前状态 obs = nextObs; end end ``` 以上代码演示了使用DDPG算法优化PID参数的过程,其中定义了Actor和Critic网络结构,设置了DDPG算法参数,创建了DDPG代理,定义了环境,并执行了训练循环来逐步优化PID参数。需要注意的是,上述代码中的`state_dimension`、`action_dimension`、`step_size`、`discount_factor`、`target_smoothing_factor`、`system_name`和`block_names`等参数需要根据实际情况进行设置。 ### 回答3: 在MATLAB中使用DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法优化PID参数的代码如下: ```matlab % 系统模型和初始PID参数设置 sys = tf([1],[1,1]); Kp = 1; Ki = 0.5; Kd = 0.1; pid = pid(Kp, Ki, Kd); % 状态和行为空间定义 obsDim = 1; % 状态空间维度 actionDim = 3; % 行为空间维度 obsUB = 10; % 状态上界 obsLB = -10; % 状态下界 actionUB = 1; % 行为上界 actionLB = -1; % 行为下界 % 设置DDPG超参数 actorOpts = rlRepresentationOptions('Observation',{'Continuous'},... 'Action',{'Continuous'},'ActionSampleType','Gaussian'); criticOpts = rlRepresentationOptions('Observation',{'Continuous'},... 'Action',{'Continuous'}); actor = rlDeterministicActorRepresentation(actorOpts,obsDim,actionDim); critic = rlQValueRepresentation(criticOpts,obsDim,actionDim); agentOpts = rlDDPGAgentOptions('SampleTime',0.01,... 'TargetSmoothFactor',1e-3,'DiscountFactor',0.99); agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOpts); % 创建环境 env = rlSimulinkEnv(sys,'ResetFcn',@(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd),'StopFcn',@(in,~,logs)stopSim(in,false,logs)); env.ResetFcn = @(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd); % 训练 trainOpts = rlTrainingOptions('MaxEpisodes',1000,'MaxStepsPerEpisode',200,... 'Verbose',false,'Plots','training-progress'); trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 30; trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward"; trainOpts.StopTrainingValue = inf; % RL网络训练 doTraining = true; while doTraining % 训练DDPG智能体 trainingStats = train(agent,env,trainOpts); % 检查训练终止的条件 if trainingStats.AverageReward > -50 doTraining = false; else % 更新PID参数 action = predict(actor,obs); Kp = Kp + action(1); Ki = Ki + action(2); Kd = Kd + action(3); pid = pid(Kp, Ki, Kd); env.ResetFcn = @(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd); end end % 设置新的PID控制器参数 function setParams(in,Kp,Ki,Kd) in.mass = Kp; in.damping = Ki; in.spring = Kd; end % 检查训练是否终止并停止仿真 function stopSim(in,isdone,logs) if isdone Kp = 0.1; Ki = 0.1; Kd = 0.1; pid = pid(Kp, Ki, Kd); setParams(in,Kp,Ki,Kd); logs.States{end,:) = in; logs.Rewards{end} = -50; end stop(in); end ``` 该代码中,首先定义了系统模型、初始PID参数和状态、行为空间的设置。然后设置了DDPG算法的超参数,并创建了DDPG智能体对象。接着创建了Simulink环境,用于模拟系统。利用训练选项和训练函数对DDPG智能体进行训练,同时在每次训练迭代中根据智能体的输出更新PID参数。最后定义了设置PID参数的函数和停止仿真的函数。
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