for tsteps < maxsteps do 4: Get Pin 5: if tsteps > 0 then 6: Train A and C with R 7: if tLastEvaluation > fEvalF requency then 8: Evaluate π 9: GF Vn ← E(Pin) 10: if tsteps > tStartT ime then 11: Random Action at 12: if tsteps < tStartT ime then 13: Use at ← A ← GF Vn 14: (st, at, rt, st+1) ←Env ←at 15: Store transition (st, at, rt, st+1) in R endfor 详细解释
时间: 2024-04-03 10:32:55 浏览: 6
这段代码表示一个基本的强化学习算法的训练循环,具体解释如下:
1. for tsteps < maxsteps do:这是一个循环语句,表示在训练步数(tsteps)小于最大步数(maxsteps)时不断执行循环内部的操作。
2. Get Pin:获取当前状态(Pin)。
3. if tsteps > 0 then:如果当前步数(tsteps)大于0,则进行以下操作。
4. Train A and C with R:用经验回放缓存R中的数据训练策略(A)和值函数(C)。
5. if tLastEvaluation > fEvalF requency then:如果上一次策略评估的时间(tLastEvaluation)大于策略评估的频率(fEvalF requency),则进行以下操作。
6. Evaluate π:对策略进行评估,得出一个新的策略(π)。
7. GF Vn ← E(Pin):用新的策略评估当前状态(Pin),得出当前状态的价值估计(Vn)。
8. if tsteps > tStartT ime then:如果当前步数(tsteps)大于时间阈值(tStartT ime),则进行以下操作。
9. Random Action at:选择一个随机动作(at)。
10. if tsteps < tStartT ime then:如果当前步数(tsteps)小于时间阈值(tStartT ime),则进行以下操作。
11. Use at ← A ← GF Vn:用当前的策略(A)和当前状态的价值估计(Vn)选择一个动作(at)。
12. (st, at, rt, st+1) ←Env ←at:用选择的动作(at)与环境(Env)交互,得到下一个状态(st+1)和奖励(rt)。
13. Store transition (st, at, rt, st+1) in R:将状态转移过程中的状态、动作、奖励和下一个状态存储在经验回放缓存R中,以便后续训练使用。
循环执行以上操作,直到达到最大步数为止。