策略梯度在 Pendulum 环境下应用
时间: 2023-06-13 19:05:26 浏览: 41
Pendulum 环境是一个连续控制的强化学习环境,我们可以使用策略梯度方法来解决这个问题。
首先,我们需要定义一个策略网络,它将状态作为输入,并输出动作。可以使用深度神经网络作为我们的策略网络。在这个环境中,动作是一个实数,我们可以使用一个具有单个输出的神经网络。
然后,我们需要定义一个损失函数,它将根据策略网络的输出计算出预期回报或奖励。在 Pendulum 环境中,我们的目标是尽可能使摆杆保持竖直。因此,我们可以使用奖励函数 $r(s,a)$ 作为损失函数,其中 $s$ 是状态,$a$ 是动作。
接下来,我们需要计算损失函数的梯度。我们可以使用策略梯度定理来计算损失函数的梯度。策略梯度定理告诉我们,损失函数的梯度可以表示为每个时间步的动作概率和奖励的乘积的期望值。我们可以使用蒙特卡洛方法来估计这个期望值。
最后,我们可以使用优化算法(如随机梯度下降)来更新策略网络的参数,以使损失函数最小化。
综上所述,我们可以使用以下步骤来应用策略梯度方法在 Pendulum 环境下进行强化学习:
1. 定义策略网络,将状态作为输入,输出动作。
2. 定义损失函数,将奖励函数作为损失函数。
3. 计算损失函数的梯度,使用策略梯度定理和蒙特卡洛方法估计期望值。
4. 使用优化算法更新策略网络的参数,以最小化损失函数。
相关问题
给出利用策略梯度玩pendulum的pytorch代码
好的,下面是利用策略梯度算法训练pendulum的pytorch代码示例:
```
import gym
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
from torch.distributions import Normal
# 定义Actor网络(策略网络)
class Actor(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim):
super(Actor, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim)
def forward(self, x):
x = torch.tanh(self.fc1(x))
x = torch.tanh(self.fc2(x))
x = torch.tanh(self.fc3(x))
return x
# 定义Critic网络
class Critic(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, hidden_dim):
super(Critic, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, 1)
def forward(self, x):
x = torch.tanh(self.fc1(x))
x = torch.tanh(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
# 定义策略梯度算法
def policy_gradient(env, actor, critic, optimizer, gamma, num_episodes):
# 每个episode的平均总reward列表
episode_rewards = []
for i in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
total_reward = 0
while not done:
# 从Actor网络中获取action
action_mean = actor(torch.tensor(state).float())
action_std = torch.exp(torch.tensor(0.5)).float()
dist = Normal(action_mean, action_std)
action = dist.sample().detach().numpy()
# 执行action,获取reward和next_state
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
total_reward += reward
# 计算loss并优化Actor网络和Critic网络的权重
advantage = critic(torch.tensor(state).float()).item() - critic(torch.tensor(next_state).float()).item()
actor_loss = -dist.log_prob(torch.tensor(action).float()) * advantage
critic_loss = nn.MSELoss()(torch.tensor(reward).float() + gamma * critic(torch.tensor(next_state).float()), critic(torch.tensor(state).float()))
optimizer.zero_grad()
actor_loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
critic_loss.backward()
optimizer.step()
state = next_state
episode_rewards.append(total_reward)
print('Episode {}: Total reward = {}'.format(i+1, total_reward))
return episode_rewards
env = gym.make('Pendulum-v0')
actor = Actor(env.observation_space.shape[0], env.action_space.shape[0], 64)
critic = Critic(env.observation_space.shape[0], 64)
optimizer = optim.Adam(list(actor.parameters()) + list(critic.parameters()), lr=3e-4)
gamma = 0.99
episode_rewards = policy_gradient(env, actor, critic, optimizer, gamma, num_episodes=50)
```
上述代码实现了一个简单的Actor-Critic算法,其中Actor网络是策略网络,用以预测动作,Critic网络是值函数网络,用以评估状态的价值,以表现好坏。在训练时,我们先用Actor网络产生一个动作,执行动作并得到下一个状态和奖励值,根据奖励值优化Actor和Critc两个网络的权重,直到达到足够好的表现。如果需了解更详细的理论知识,请参考相关资料。
怎么下载pendulum-v0环境
您可以按照以下步骤下载和安装pendulum-v0环境:
1. 首先,确保您已经安装了Python和pip。如果您还没有安装它们,请通过以下链接进行安装:
Python:https://www.python.org/downloads/
pip:https://pip.pypa.io/en/stable/installing/
2. 打开终端(或命令提示符),并输入以下命令来安装OpenAI Gym:
```
pip install gym
```
3. 接下来,输入以下命令来安装pendulum-v0环境:
```
pip install gym[atari]
```
4. 现在,您已经成功地安装了pendulum-v0环境。您可以使用以下代码来测试它:
```
import gym
env = gym.make('Pendulum-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample())
env.close()
```
这将运行一个随机策略,并在屏幕上显示pendulum-v0环境的动画。