解释这段代码s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r

这段代码是用于执行强化学习环境的核心代码块。具体来说，该代码块使用上一段代码中选择的动作action，执行环境的一次状态转移，并根据转移结果计算奖励值。

其中，self.env.step(action)方法用于执行一次状态转移，返回四个值：s_next表示转移后的下一个状态；r表示当前动作所获得的奖励值；done表示当前状态是否为终止状态；info是一个字典，包含一些额外的信息。

接着，将episode_step加1，用于记录当前轮游戏中的步数。

然后，使用self.buffer.store_episode()方法将当前转移存储到经验回放缓存中。存储的内容包括当前状态s、选择的动作u、当前动作获得的奖励r、转移后的下一个状态s_next。

接下来，将s_next赋值给s，用于进行下一次状态转移。

最后，将当前动作获得的奖励r加到累计奖励数组ep_rewards中。

相关问题

while True: with torch.no_grad(): action1 = action2 = action3 = action4 = self.action0 action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action0 # 变道车动作 action = [action1, action2, action3, action4, action5] u = action5 # actions.append(action) s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r

这段代码看起来是一个强化学习算法的主要训练循环，其中使用了一个基于PyTorch深度学习框架的模型。在每次循环中，模型接收当前状态s，并输出一个动作向量action，其中第5个元素action5表示变道车的动作。接着，这个动作向量被传递给环境，环境返回下一个状态s_next，奖励信号r以及一个标志done，表示当前episode是否结束。接着，当前状态s，动作向量action，下一个状态s_next以及奖励信号r被存储在一个经验缓存中，以便在后续训练中使用。最后，代码记录了当前episode的奖励总和ep_rewards和步数episode_step，以便输出和监视算法的性能。

解释这段代码while True: with torch.no_grad(): action5 = self.agents.select_action(s, self.noise, self.epsilon) + self.action4 # 变道车动作 action = [self.action0, self.action1, self.action2, self.action3, action5] u = action5 # actions.append(action) s_next, r, done, info = self.env.step(action) episode_step += 1 self.buffer.store_episode(s, u, r, s_next) s = s_next ep_rewards += r if self.buffer.current_size >= self.args.batch_size: transitions = self.buffer.sample(self.args.batch_size) self.agents.learn(transitions) self.noise = max(0.05, self.noise - 0.0000005) self.epsilon = max(0.05, self.epsilon - 0.0000005) if done or episode_step % self.episode_limit == 0: rewards.append(ep_rewards) print("Episode:{}, Agent_1:{}".format(time_step, ep_rewards)) a1.append(time_step) break

这段代码是一个无限循环，其中包含了一个with语句块，使用了torch的no_grad()函数来禁用梯度计算。在循环体内，代码定义了一个变量action5作为变道车的动作，并将其与其他四个动作一起作为总动作action。然后使用总动作action来执行环境的step()函数，同时记录回报和状态转移信息。如果经验池的大小达到了指定的batch_size，就从经验池中采样出一个batch_size大小的经验并让智能体进行学习。在每个episode结束时，记录回报并打印。如果done为真或者episode_step达到了episode_limit，就跳出循环。