基于Actor-Critic的深度强化学习算法倒立摆锤初始化函数
时间: 2023-07-13 13:10:05 浏览: 78
倒立摆是一个经典的强化学习问题,可以用于验证和测试深度强化学习算法的性能。在基于Actor-Critic的深度强化学习算法中,我们需要为Actor和Critic都定义一个初始化函数。下面是一个倒立摆锤的初始化函数示例:
```python
import numpy as np
def init_theta():
# 初始化Actor的参数theta
theta = np.array([0.01, 0.01, 0.01, 0.01])
return theta
def init_w():
# 初始化Critic的参数w
w = np.array([0.01, 0.01, 0.01, 0.01])
return w
```
在这个示例中,我们使用numpy库来初始化Actor和Critic的参数。对于Actor的参数theta,我们将其初始值设为[0.01, 0.01, 0.01, 0.01],这些值将随着训练而更新。对于Critic的参数w,我们也将其初始值设为[0.01, 0.01, 0.01, 0.01]。
需要注意的是,这只是一个示例初始化函数,实际上你可以根据具体问题的需求来设置更合适的初始值。
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