matlab不用工具箱实现actor-critic

Actor-critic算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它包括一个actor网络和一个critic网络。Actor网络用来学习策略，决定在给定状态下应该采取哪个动作；Critic网络用来学习价值函数，估计在给定状态下采取某个动作的价值。

在Matlab中实现Actor-critic算法，可以按照以下步骤进行：

1. 定义环境

首先，需要定义强化学习环境，包括状态空间、动作空间、奖励函数等。这里以一个简单的连续控制问题为例，定义状态空间为一个1维向量，动作空间为一个1维向量，奖励函数为控制器输出与目标值之间的差值的平方。

2. 定义Actor网络和Critic网络

Actor网络和Critic网络可以分别定义为一个神经网络模型。Actor网络的输入为状态，输出为动作；Critic网络的输入为状态和动作，输出为状态-动作对的价值。

3. 训练Actor网络和Critic网络

在每个时间步，根据当前状态，Actor网络输出一个动作，执行该动作并观察环境反馈的奖励和下一个状态。然后，将当前状态和动作作为输入，Critic网络输出该状态-动作对的价值，并更新Actor网络和Critic网络的参数。

4. 测试Actor网络

在训练完成后，使用Actor网络来执行任务，输出控制器的动作并观察控制效果。

下面是一个简单的Matlab代码实现：

% 定义环境
state_dim = 1;
action_dim = 1;
target = 0.5;
reward_func = @(s,a) - (a - target)^2;

% 定义Actor网络和Critic网络
actor_net = fitnet(10);
critic_net = fitnet(10);

% 设置训练参数
num_episodes = 1000;
learning_rate = 0.1;
discount_factor = 0.9;

% 训练Actor网络和Critic网络
for i = 1:num_episodes
    state = rand(state_dim, 1);  % 随机初始化状态
    action = actor_net(state);  % Actor网络输出动作
    reward = reward_func(state, action);  % 环境反馈奖励
    next_state = rand(state_dim, 1);  % 随机转移到下一个状态
    next_action = actor_net(next_state);  % 下一个状态下的动作
    next_value = critic_net([next_state; next_action]);  % 下一个状态-动作对的价值
    value = reward + discount_factor * next_value;  % 更新价值
    critic_net = adapt(critic_net, [state; action], value);  % 更新Critic网络参数
    actor_gradient = critic_net([state; action], 'dn') * actor_net([state; action], 'dn');  % Actor网络的梯度
    actor_net = adapt(actor_net, state, actor_net(state) + learning_rate * actor_gradient);  % 更新Actor网络参数
end

% 测试Actor网络
state = rand(state_dim, 1);  % 随机初始化状态
for i = 1:100
    action = actor_net(state);  % Actor网络输出动作
    state = rand(state_dim, 1);  % 转移到下一个状态
    plot(state, action, 'ro');  % 绘制控制器输出
    hold on;
end