env.get_attr()是什么函数
时间: 2024-05-28 13:10:45 浏览: 14
`env.get_attr()`是用于获取环境属性的函数。在强化学习中,环境通常具有许多属性,例如状态空间的大小、动作空间的大小、奖励范围等。使用`env.get_attr()`函数可以获取这些属性的值。该函数需要一个字符串参数,用于指定要获取的属性名称。例如,如果要获取环境的状态空间大小,可以使用`env.get_attr("n_states")`。如果属性不存在,则会引发异常。
相关问题
env.x_threshold与env.theta_threshold_radians的使用了什么函数,发挥了什么作用
在上述代码示例中,`env.x_threshold` 和 `env.theta_threshold_radians` 是来自于 Gym 环境对象 `env` 的属性。这些属性是由环境类提供的,用于指定关于游戏状态的阈值信息。
具体来说,`env.x_threshold` 是一个表示水平位置的阈值,而 `env.theta_threshold_radians` 是一个表示摆杆角度的阈值(以弧度为单位)。这些阈值用于帮助确定在游戏中摆杆是否超过了允许的范围。通过使用这些阈值,我们可以对奖励进行调整,以便更好地引导智能体的训练。
在示例代码中,以下代码段用于根据当前状态 `s_` 的各个变量来修改原始奖励 `r`:
```python
x, x_dot, theta, theta_dot = s_
r1 = (env.x_threshold - abs(x)) / env.x_threshold - 0.8
r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta)) / env.theta_threshold_radians - 0.5
new_r = r1 + r2
```
通过计算 `x` 和 `theta` 与它们的阈值之间的差值,并进行归一化处理,我们可以得到 `r1` 和 `r2`。然后,将这两个调整后的奖励添加到一起,得到 `new_r`。
这种修改奖励的方式可以帮助加快训练速度,因为它们提供了更明确的奖励信号,使智能体更容易理解应该如何在游戏中表现。通过适当设置阈值和调整奖励函数,智能体可以更快地学习到正确的策略,从而取得更好的游戏效果。
def connect(self): s = self.get_slice() if self.connected: return # increment connect attempt self.stat_collector.incr_connect_attempt(self) if s.is_avaliable(): s.connected_users += 1 self.connected = True print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return True else: self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk]) if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable(): # handover self.stat_collector.incr_handover_count(self) elif self.base_station is not None: # block self.stat_collector.incr_block_count(self) else: pass # uncovered print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return False def disconnect(self): if self.connected == False: print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') else: slice = self.get_slice() slice.connected_users -= 1 self.connected = False print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}') return not self.connected def start_consume(self): s = self.get_slice() amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining) # Allocate resource and consume ongoing usage with given bandwidth s.capacity.get(amount) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.') self.last_usage = amount def release_consume(self): s = self.get_slice() # Put the resource back if self.last_usage > 0: # note: s.capacity.put cannot take 0 s.capacity.put(self.last_usage) print(f'[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.') self.total_consume_time += 1 self.total_usage += self.last_usage self.usage_remaining -= self.last_usage self.last_usage = 0中的资源分配
要将这些函数修改为最小容量的资源分配,需要进行以下更改:
1. 在 `is_avaliable` 函数中,将 `bandwidth_next` 的计算方式修改为 `real_cap / (self.connected_users + 1) >= self.bandwidth_min`,即下一个用户的带宽大于等于最小容量。
2. 在 `start_consume` 函数中,将 `amount` 的计算方式修改为 `min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining, self.bandwidth_min)`,即需要分配的资源量为可用资源、剩余需求和最小容量的最小值。
修改后的代码如下:
```
def connect(self):
s = self.get_slice()
if self.connected:
return
# increment connect attempt
self.stat_collector.incr_connect_attempt(self)
if s.is_avaliable():
s.connected_users += 1
self.connected = True
print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connected to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}")
return True
else:
self.assign_closest_base_station(exclude=[self.base_station.pk])
if self.base_station is not None and self.get_slice().is_avaliable():
# handover
self.stat_collector.incr_handover_count(self)
elif self.base_station is not None:
# block
self.stat_collector.incr_block_count(self)
else:
pass # uncovered
print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] connection refused to slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}")
return False
def disconnect(self):
if not self.connected:
print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] is already disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}")
else:
slice = self.get_slice()
slice.connected_users -= 1
self.connected = False
print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] disconnected from slice={self.get_slice()} @ {self.base_station}")
return not self.connected
def start_consume(self):
s = self.get_slice()
amount = min(s.get_consumable_share(), self.usage_remaining, self.bandwidth_min)
s.capacity.get(amount)
print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] gets {amount} usage.")
self.last_usage = amount
def release_consume(self):
s = self.get_slice()
if self.last_usage > 0:
s.capacity.put(self.last_usage)
print(f"[{int(self.env.now)}] Client_{self.pk} [{self.x}, {self.y}] puts back {self.last_usage} usage.")
self.total_consume_time += 1
self.total_usage += self.last_usage
self.usage_remaining -= self.last_usage
self.last_usage = 0
def is_avaliable(self):
real_cap = min(self.init_capacity, self.bandwidth_max)
return real_cap / (self.connected_users + 1) >= self.bandwidth_min
```
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