Pendulum-v0源码

时间: 2023-10-31 21:04:52 浏览: 44
以下是Pendulum-v0的源码实现,你可以直接在Gym官方GitHub仓库中查看完整的代码实现:https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/classic_control/pendulum.py ```python import gym from gym import spaces from gym.utils import seeding import numpy as np from os import path class PendulumEnv(gym.Env): metadata = { 'render.modes': ['human', 'rgb_array'], 'video.frames_per_second': 30 } def __init__(self, g=10.0): self.max_speed = 8 self.max_torque = 2. self.dt = .05 self.g = g self.m = 1. self.l = 1. self.viewer = None high = np.array([1., 1., self.max_speed], dtype=np.float32) self.action_space = spaces.Box( low=-self.max_torque, high=self.max_torque, shape=(1,), dtype=np.float32) self.observation_space = spaces.Box( low=-high, high=high, dtype=np.float32) self.seed() self.state = None def seed(self, seed=None): self.np_random, seed = seeding.np_random(seed) return [seed] def step(self, u): th, thdot = self.state # th := theta g = self.g m = self.m l = self.l dt = self.dt u = np.clip(u, -self.max_torque, self.max_torque)[0] self.last_u = u # for rendering costs = angle_normalize(th) ** 2 + .1 * thdot ** 2 + .001 * (u ** 2) newthdot = thdot + (-3 * g / (2 * l) * np.sin(th + np.pi) + 3. / (m * l ** 2) * u) * dt newth = th + newthdot * dt newthdot = np.clip(newthdot, -self.max_speed, self.max_speed) # pylint: disable=E1111 self.state = np.array([newth, newthdot]) return self._get_obs(), -costs, False, {} def reset(self): high = np.array([np.pi, 1]) self.state = self.np_random.uniform(low=-high, high=high) self.last_u = None return self._get_obs() def _get_obs(self): theta, theta_dot = self.state return np.array([np.cos(theta), np.sin(theta), theta_dot], dtype=np.float32) def render(self, mode='human'): from gym.envs.classic_control import rendering if self.viewer is None: self.viewer = rendering.Viewer(500, 500) self.viewer.set_bounds(-2.2, 2.2, -2.2, 2.2) rod = rendering.make_capsule(1, .2) rod.set_color(.8, .3, .3) self.pole_transform = rendering.Transform() rod.add_attr(self.pole_transform) self.viewer.add_geom(rod) axle = rendering.make_circle(.05) axle.set_color(0, 0, 0) self.viewer.add_geom(axle) fname = path.join(path.dirname(__file__), "assets/clockwise.png") self.img = rendering.Image(fname, 1., 1.) self.imgtrans = rendering.Transform() self.img.add_attr(self.imgtrans) self.viewer.add_onetime(self.img) self.pole_transform.set_rotation(self.state[0] + np.pi / 2) if self.last_u: self.imgtrans.scale = (-self.last_u / 2, np.abs(self.last_u) / 2) return self.viewer.render(return_rgb_array=mode == 'rgb_array') def close(self): if self.viewer: self.viewer.close() self.viewer = None def angle_normalize(x): return (((x+np.pi) % (2*np.pi)) - np.pi)

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Pendulum-v1 是 OpenAI Gym 中的一个物理仿真环境,它模拟了一个单摆的运动。在该环境中,智能体需要控制单摆的角度和角速度,以使其保持在垂直方向上,并尽可能少地消耗能量。 具体来说,该环境中的单摆由一个质量为 $m$、长度为 $l$ 的杆和一个质量为 $m$、半径为 $r$ 的球组成。球的初始位置在杆的顶端,球的初始速度为 $0$。智能体可以施加一个关节力矩 $u$,该力矩作用在杆的底端,用来控制单摆的运动。单摆的状态由三个变量 $(\theta, \dot{\theta}, \omega)$ 描述,其中 $\theta$ 表示杆与垂直方向的夹角,$\dot{\theta}$ 表示杆的角速度,$\omega$ 表示关节速度。智能体需要在每个时刻 $t$ 选择一个力矩 $u_t$,使得单摆在下一个时刻 $t+1$ 的状态能够尽可能地接近目标状态 $(\theta_{target}, 0, 0)$,并且尽可能少地消耗能量。 在 Pendulum-v1 环境中,智能体的目标是最小化下列代价函数: $$ J = \sum_{t=0}^{T-1} (\theta_t - \theta_{target})^2 + 0.1\dot{\theta}_t^2 + 0.001u_t^2 $$ 其中 $T$ 表示仿真的总时长。该代价函数包含三个部分,第一部分是惩罚单摆与目标状态之间的角度差,第二部分是惩罚单摆的角速度,第三部分是惩罚智能体施加的力矩。 Pendulum-v1 环境的观测空间和动作空间分别为: - 观测空间:由三个连续的变量 $\theta, \dot{\theta}, \omega$ 组成,取值范围分别为 $[-\pi, \pi], [-\infty, \infty], [-8, 8]$。 - 动作空间:由一个连续的变量 $u$ 组成,取值范围为 $[-2, 2]$。 可以使用强化学习算法来训练智能体在 Pendulum-v1 环境中学习控制单摆的运动,例如深度强化学习算法 DDPG。
好的,DQN算法是一种比较经典的深度强化学习算法。Pendulum-v1是一个经典的强化学习环境,其中智能体需要控制一个单摆来保持竖直。下面是DQN算法在Pendulum-v1环境中的实现步骤: 1. 确定状态空间、动作空间和奖励函数:在Pendulum-v1环境中,状态空间为一个三维向量,包括单摆的角度、角速度和角加速度。动作空间为一个连续的动作,即施加的扭矩大小。奖励函数为当前状态下的负平方误差。 2. 构建深度神经网络:使用深度神经网络作为Q函数的估计器。神经网络的输入是当前状态,输出是每个动作的Q值。 3. 初始化经验回放缓存:使用经验回放机制来平衡数据的相关性和效率。将所有的经验数据存储在一个缓存池中,每次训练时从中随机采样一批数据进行训练。 4. 进行训练:在每个时间步中,智能体根据当前状态选择一个动作,使用选择的动作与环境进行交互,得到下一个状态和奖励,将这些经验加入经验回放缓存中。然后从经验回放缓存中随机采样一批数据进行训练,并更新深度神经网络的参数。 5. 执行策略:在每个时间步中,根据当前状态和深度神经网络的参数计算出每个动作的Q值,选择具有最大Q值的动作执行。 6. 调整超参数:根据实验效果调整超参数,如神经网络的结构、学习率、折扣因子等。 以上就是DQN算法在Pendulum-v1环境中的实现步骤,需要注意的是,由于动作空间是连续的,所以需要采用一些技巧来处理。比如可以使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法来解决连续动作空间的问题。
Pendulum是一个经典的控制问题,可以使用PPO算法来解决。下面是Pendulum PPO实现的一个示例代码: import gym import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow_probability as tfp tfd = tfp.distributions # 定义神经网络模型 class Policy(tf.keras.Model): def __init__(self, num_actions): super(Policy, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.dense3 = tf.keras.layers.Dense(num_actions) def call(self, inputs): x = self.dense1(inputs) x = self.dense2(x) x = self.dense3(x) return tfd.Categorical(logits=x) # 定义PPO算法的损失函数 def compute_loss(model, old_probs, states, actions, rewards, discount_factor, epsilon): # 计算新的策略分布 new_probs = model(states) # 计算比率 r_t(theta) / r_{t-1}(theta) ratios = tf.exp(new_probs.log_prob(actions) - old_probs.log_prob(actions)) # 计算重要性采样权重 weights = tf.minimum(ratios, 1 + epsilon) * tf.maximum(ratios, 1 - epsilon) # 计算 PPO 的 surrogate loss advantages = rewards - tf.reduce_mean(rewards) surrogate_loss = -tf.reduce_mean(weights * advantages) # 计算 entropy bonus entropy_bonus = tf.reduce_mean(new_probs.entropy()) # 计算总的损失函数 total_loss = surrogate_loss - 0.01 * entropy_bonus return total_loss # 定义训练函数 def train(env, model, optimizer, num_epochs, batch_size, discount_factor, epsilon): for epoch in range(num_epochs): # 初始化环境 state = env.reset() done = False total_reward = 0 # 初始化回合数据 states = [] actions = [] rewards = [] old_probs = [] while not done: # 选择动作 action_probs = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32)) action = action_probs.sample()[0].numpy() # 执行动作 next_state, reward, done, _ = env.step(action) # 记录回合数据 states.append(state) actions.append(action) rewards.append(reward) old_probs.append(action_probs.log_prob(action)) # 更新状态和累计回报 state = next_state total_reward += reward # 计算回合数据 states = tf.convert_to_tensor(states, dtype=tf.float32) actions = tf.convert_to_tensor(actions, dtype=tf.float32) rewards = tf.convert_to_tensor(rewards, dtype=tf.float32) old_probs = tf.concat(old_probs, axis=0) # 计算损失函数 with tf.GradientTape() as tape: loss = compute_loss(model, old_probs, states, actions, rewards, discount_factor, epsilon) # 反向传播更新参数 gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 打印训练信息 print('Epoch: {}, Total Reward: {:.2f}'.format(epoch + 1, total_reward)) # 创建环境 env = gym.make('Pendulum-v0') num_actions = env.action_space.n # 创建模型和优化器 model = Policy(num_actions) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) # 训练模型 train(env, model, optimizer, num_epochs=1000, batch_size=32, discount_factor=0.99, epsilon=0.2) 这段代码使用TensorFlow和TensorFlow Probability实现了Pendulum的PPO算法。其中,Policy类定义了一个神经网络模型,用于预测动作的概率分布;compute_loss函数定义了PPO算法的损失函数,包括surrogate loss和entropy bonus;train函数使用环境和模型训练PPO算法。在训练过程中,模型会不断地与环境交互,收集回合数据,并使用PPO算法更新模型参数。
### 回答1: Pendulum 是一个连续动作空间的环境,在这个环境下使用策略梯度算法,可以训练一个智能体来学会控制摆杆的角度,使其保持竖直。 首先,我们需要定义一个策略网络,它将状态作为输入,输出动作的概率分布。可以使用一个连续的高斯分布来表示动作的概率分布,其中均值是策略网络输出的连续值,方差是预定义的。 接下来,我们定义损失函数,它是策略梯度算法中的重要组成部分。在这个环境下,我们可以使用一种常见的损失函数,即负的动作价值函数的平均值。动作价值函数可以使用环境的奖励信号作为反馈,例如,当摆杆偏离竖直时,奖励为负值,当摆杆保持竖直时,奖励为正值。我们可以使用蒙特卡罗方法来估计动作价值函数,具体来说,在每个时刻,我们可以运行智能体,收集一段轨迹,并根据轨迹计算出每个状态的奖励信号,然后使用这些奖励信号来估计动作价值函数。 最后,我们可以使用策略梯度算法来更新策略网络的权重。具体来说,我们可以使用估计的动作价值函数来计算每个动作的梯度,并使用这些梯度来更新策略网络的权重。在更新权重时,我们可以使用一个学习率参数来控制更新的步长。 总的来说,使用策略梯度算法在 Pendulum 环境下训练智能体的步骤如下: 1. 定义一个策略网络,将状态作为输入,输出动作的概率分布。 2. 定义损失函数,使用负的动作价值函数的平均值。 3. 使用蒙特卡罗方法估计动作价值函数。 4. 使用策略梯度算法更新策略网络的权重。 5. 重复步骤 3-4 直到收敛。 ### 回答2: 策略梯度是一种用于增强学习中的优化算法,它可以应用于Pendulum环境。Pendulum环境是一个控制问题,目标是通过对关节施加力矩来使振幅最小化。策略梯度算法试图通过不断优化策略参数来达到最优解。 在使用策略梯度算法解决Pendulum环境时,首先需要定义一个策略函数,它将状态作为输入并输出采取每个动作的概率分布。通常,这个策略函数可以是一个神经网络,它的参数可以通过反向传播算法进行优化。 策略梯度算法的核心思想是使用采样轨迹的观测信息来估计策略的性能,并根据性能逐步优化策略参数。具体来说,算法通过与环境进行交互,得到一系列的状态、动作和奖励。然后,通过计算每个状态动作对的概率和对应的回报,可以计算出策略的梯度。 有几种常见的策略梯度算法,如REINFORCE算法和Actor-Critic算法。在REINFORCE算法中,可以使用一阶近似来估计策略梯度,即通过将回报乘以在该状态对应动作的概率来近似梯度。而Actor-Critic算法则结合了策略评估和策略改进,它使用一个Critic函数估计值函数,并根据值函数的估计来调整策略的梯度。 使用策略梯度算法来解决Pendulum环境的过程通常包括以下几个步骤:初始化策略参数,与环境进行交互获取轨迹信息,计算策略梯度,更新策略参数。不断重复这些步骤,直到策略收敛。 总之,策略梯度算法可以应用于Pendulum环境,通过优化策略参数来最小化振幅。它是一种有效的增强学习算法,可在实践中得到广泛应用。 ### 回答3: 策略梯度是一种基于梯度的强化学习算法,被广泛应用于各种环境中,包括Pendulum环境。 在Pendulum环境中,任务是控制一个单摆使其保持垂直向上,而不是摆动。该环境具有连续的动作空间和观察空间。策略梯度算法主要涉及以下步骤: 1. 策略网络:首先,我们需要设计一个神经网络模型作为策略网络来输出在给定状态下对应的动作概率分布。策略网络可以是一个多层感知器,其输入是状态向量,输出是动作概率。 2. 收集样本:使用当前的策略网络,我们可以与环境交互并生成轨迹数据。通过选择动作并执行,同时记录下相应的状态、动作和奖励。 3. 计算策略梯度:使用生成的轨迹数据,我们可以计算策略梯度来更新策略网络参数。策略梯度通过将每个状态的优势函数(代表该状态相对于平均回报的好坏程度)与相应的动作概率乘积相加来计算。然后,通过最大化策略梯度来更新策略网络参数,以提高在给定状态下选择正确动作的概率。 4. 更新策略网络:使用策略梯度计算的结果,我们可以使用优化算法(如随机梯度上升)来更新策略网络的参数。重复执行这个步骤,直到我们的策略网络收敛。 5. 测试策略:最后,我们可以使用训练好的策略网络在Pendulum环境中进行测试。通过与环境交互,并根据策略网络的输出选择动作,我们可以评估策略的性能。 策略梯度算法在Pendulum环境中的应用可以帮助我们学习到如何控制单摆,使其保持垂直向上。通过不断与环境交互并更新策略网络参数,我们可以通过策略梯度算法获得良好的控制策略,从而使单摆能够有效地保持垂直状态。
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。
GCN-DDPG是一种基于图卷积神经网络和深度确定性策略梯度(DDPG)的强化学习算法。以下是一个简单的Python代码实现,仅供参考: python import tensorflow as tf import numpy as np import gym import random from collections import deque # 定义超参数 EPISODES = 5000 BATCH_SIZE = 64 GAMMA = 0.99 TAU = 0.001 LR_ACTOR = 0.0001 LR_CRITIC = 0.001 # 定义图卷积神经网络层 class GraphConvolution(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, output_dim): super(GraphConvolution, self).__init__() self.output_dim = output_dim def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='glorot_uniform', trainable=True) def call(self, inputs): features, adj = inputs output = tf.matmul(adj, features) output = tf.matmul(output, self.kernel) return tf.nn.relu(output) # 定义Actor模型 class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_shape, action_shape): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(action_shape[0], activation='tanh') def call(self, state): x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x # 定义Critic模型 class Critic(tf.keras.Model): def __init__(self, state_shape, action_shape): super(Critic, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') self.fc3 = tf.keras.layers.Dense(action_shape[0], activation='linear') def call(self, inputs): state, action = inputs x = tf.concat([state, action], axis=-1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) x = self.fc3(x) return x # 定义Replay Buffer class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size): self.buffer_size = buffer_size self.buffer = deque(maxlen=buffer_size) def add(self, state, action, reward, next_state, done): experience = (state, action, reward, next_state, done) self.buffer.append(experience) def sample(self, batch_size): batch = random.sample(self.buffer, batch_size) state_batch = np.array([experience[0] for experience in batch]) action_batch = np.array([experience[1] for experience in batch]) reward_batch = np.array([experience[2] for experience in batch]) next_state_batch = np.array([experience[3] for experience in batch]) done_batch = np.array([experience[4] for experience in batch]) return state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch def size(self): return len(self.buffer) # 定义环境 env = gym.make('Pendulum-v0') state_shape = env.observation_space.shape action_shape = env.action_space.shape # 初始化Actor和Critic模型 actor = Actor(state_shape, action_shape) critic = Critic(state_shape, action_shape) actor_target = Actor(state_shape, action_shape) critic_target = Critic(state_shape, action_shape) actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_ACTOR) critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=LR_CRITIC) # 将Actor和Critic的参数复制到对应的目标网络 actor_target.set_weights(actor.get_weights()) critic_target.set_weights(critic.get_weights()) # 定义Replay Buffer replay_buffer = ReplayBuffer(10000) # 定义训练函数 @tf.function def train_actor(state): with tf.GradientTape() as tape: action = actor(state) q_value = critic([state, action]) loss = -tf.reduce_mean(q_value) gradients = tape.gradient(loss, actor.trainable_variables) actor_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, actor.trainable_variables)) @tf.function def train_critic(state, action, reward, next_state, done): with tf.GradientTape() as tape: target_action = actor_target(next_state) target_q_value = critic_target([next_state, target_action]) y = reward + (1 - done) * GAMMA * target_q_value q_value = critic([state, action]) td_error = y - q_value loss = tf.reduce_mean(tf.square(td_error)) gradients = tape.gradient(loss, critic.trainable_variables) critic_optimizer.apply_gradients(zip(gradients, critic.trainable_variables)) # 开始训练 for episode in range(EPISODES): state = env.reset() episode_reward = 0 while True: action = actor(np.expand_dims(state, axis=0))[0] action += np.random.normal(0, 0.1, size=action_shape[0]) action = np.clip(action, -1.0, 1.0) next_state, reward, done, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) episode_reward += reward if replay_buffer.size() >= BATCH_SIZE: state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch = replay_buffer.sample(BATCH_SIZE) train_critic(state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, done_batch) train_actor(state_batch) # 软更新Actor和Critic的目标网络 for t, e in zip(actor_target.trainable_variables, actor.trainable_variables): t.assign(t * (1 - TAU) + e * TAU) for t, e in zip(critic_target.trainable_variables, critic.trainable_variables): t.assign(t * (1 - TAU) + e * TAU) state = next_state if done: break print('Episode: {}, Reward: {}'.format(episode, episode_reward))
感谢您提供的信息。根据错误提示,这个错误是由于 trapz 函数的第二个参数 theta 的维度参数不正确导致的。在这个代码中,t 是一个向量,而 theta 是一个列向量,因此需要在调用 trapz 函数时指定维度参数,以确保它们具有相同的维度。具体来说,你需要将 trapz(t,theta) 改为 trapz(t,theta'),这样就可以将 theta 转置为行向量,与 t 具有相同的维度。 此外,由于在 pendulum_sys 函数中添加了扰动,因此需要将 pendulum_sys 函数的定义中的最后一个参数 f 改为 A,以便正确地传递扰动振幅。 以下是修改后的代码: matlab %% 定义参数 m = 0.1; % 小球质量 l = 0.5; % 摆杆长度 g = 9.8; % 重力加速度 theta0 = pi/6; % 初始角度 omega0 = 0; % 初始角速度 A = 0.05; % 扰动振幅 f = 2; % 扰动频率 %% 定义控制器参数 Kp = 50; % 比例增益 Ki = 10; % 积分增益 Kd = 20; % 微分增益 %% 定义状态空间方程 A = [0 1; -g/l -0.2]; % 系统矩阵 B = [0; 1/(m*l^2)]; % 输入矩阵 C = [1 0]; % 输出矩阵 D = 0; % 直接通道 sys = ss(A,B,C,D); % 定义状态空间系统 %% 设计PID控制器 s = tf('s'); % 定义s变量 PID = Kp + Ki/s + Kd*s; % 定义PID控制器 C_sys = tf(PID); % 将PID控制器转化为系统 sys_cl = feedback(C_sys*sys,1); % 将PID控制器与单摆系统结合成闭环控制系统 %% 求解系统的数值解 tspan = [0 20]; % 时间范围 x0 = [theta0; omega0]; % 初始状态 [t,x] = ode45(@(t,x)pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,A,f), tspan, x0); % 求解ODE %% 绘制小球位置随时间变化的图像 theta = x(:,1); % 摆角 figure; plot(t,theta); xlabel('时间(秒)'); ylabel('摆角(弧度)'); title('小球位置随时间变化的图像'); %% 绘制模拟实物动态图 v = VideoWriter('pendulum.avi'); % 定义视频对象 open(v); % 打开视频对象 figure; for i = 1:length(t) % 获取当前时刻的状态 theta_i = x(i,1); omega_i = x(i,2); % 计算小球的位置 x_i = l*sin(theta_i); y_i = -l*cos(theta_i); % 绘制模拟实物 plot([0 x_i],[0 y_i],'k-','LineWidth',2); hold on; plot(x_i,y_i,'ro','MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','r'); plot([-1 1],[0 0],'k-'); axis([-1 1 -1 1]); title(['t = ' num2str(t(i)) 's']); hold off; % 添加当前帧到视频对象中 frame = getframe(gcf); writeVideo(v,frame); end close(v); %% 定义状态空间方程的函数 function dxdt = pendulum_sys(t,x,A,B,C,Kp,Ki,Kd,m,l,g,A,f) % 获取当前状态 theta = x(1); omega = x(2); % 计算控制输入 u = -Kp*theta - Ki*trapz(t,theta') - Kd*omega; % 添加扰动 theta = theta + A*sin(2*pi*f*t); % 计算状态变化率 dxdt = A*[omega; -g/l*sin(theta)] + B*u; end 希望这个修改后的代码可以帮助你解决问题。
rbf_pendulum_simulink_rbf是一个用于倒立摆控制的Simulink模型,其中使用了RBF(radio basis function)神经网络。倒立摆控制是一个经典的控制问题,通过合适的控制策略使倒立摆维持在垂直的姿态。RBF神经网络是一种特殊类型的神经网络,具有良好的非线性逼近能力。 在rbf_pendulum_simulink_rbf模型中,RBF神经网络被应用于倒立摆控制中。它通过接收来自倒立摆的输入数据,如摆杆的角度和角速度,然后使用训练好的神经网络模型来预测控制指令或者直接输出控制信号。 倒立摆控制是一个典型的非线性控制问题,因此传统的线性控制方法往往难以达到理想效果。通过使用RBF神经网络,我们可以更好地模拟非线性关系,并利用神经网络的学习能力来优化控制器参数,提高控制性能。 倒立摆控制可分为两个阶段:系统建模和控制器设计。在系统建模阶段,我们需要收集倒立摆的动力学特性,如质量、长度、摩擦系数等参数,并以此构建数学模型。在控制器设计阶段,我们使用RBF神经网络来近似和优化控制器。 通过使用Simulink软件,我们可以方便地设计和实现rbf_pendulum_simulink_rbf模型。Simulink提供了直观的图形化界面,可以将系统建模、神经网络的训练和控制器的实现整合在一个模型中。借助Simulink的仿真功能,我们可以进行模型验证和优化,确保控制器的稳定性和性能。 总而言之,rbf_pendulum_simulink_rbf是一个基于RBF神经网络的倒立摆控制Simulink模型,它通过对倒立摆的建模和控制器设计,实现了对倒立摆的稳定控制。该模型不仅能够解决传统线性控制方法难以应对的非线性问题,还可以通过Simulink软件提供的仿真和优化功能,进一步提升控制器的性能。
好的,以下是代码: python import tensorflow as tf import numpy as np import gym from collections import deque # Hyperparameters gamma = 0.99 lr = 0.0003 batch_size = 128 buffer_size = 1000000 tau = 0.005 alpha = 0.2 target_entropy = -2 hidden_sizes = [256, 256] # Replay buffer class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size): self.buffer = deque(maxlen=buffer_size) def add(self, state, action, reward, next_state, done): self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done)) def sample(self, batch_size): batch = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return [np.array(i) for i in batch] # Actor network class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_sizes): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_sizes[0], activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(hidden_sizes[1], activation='relu') self.mu = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') self.log_std = tf.Variable(tf.zeros(action_dim)) def call(self, state): x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) mu = self.mu(x) std = tf.math.exp(self.log_std) dist = tfp.distributions.Normal(mu, std) action = dist.sample() log_prob = dist.log_prob(action) log_prob -= tf.reduce_sum(2*(np.log(2) - log_prob - tf.math.log(1 - tf.math.pow(action, 2))), axis=1, keepdims=True) return action, log_prob def mu_std(self, state): x = self.fc1(state) x = self.fc2(x) mu = self.mu(x) std = tf.math.exp(self.log_std) return mu, std # Critic network class Critic(tf.keras.Model): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_sizes): super(Critic, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(hidden_sizes[0], activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(hidden_sizes[1], activation='relu') self.v = tf.keras.layers.Dense(1) self.q = tf.keras.layers.Dense(action_dim) def call(self, state, action): x = tf.concat([state, action], 1) x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) v = self.v(x) q = self.q(x) return v, q # Soft Actor-Critic algorithm class SAC: def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_sizes): self.actor = Actor(state_dim, action_dim, hidden_sizes) self.critic_v = Critic(state_dim, action_dim, hidden_sizes) self.critic_v_target = Critic(state_dim, action_dim, hidden_sizes) self.critic_q1 = Critic(state_dim, action_dim, hidden_sizes) self.critic_q2 = Critic(state_dim, action_dim, hidden_sizes) self.replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) self.actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr) self.critic_v_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr) self.critic_q1_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr) self.critic_q2_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr) self.soft_update(self.critic_v_target, self.critic_v, 1) def soft_update(self, target, source, tau): for target_param, source_param in zip(target.trainable_variables, source.trainable_variables): target_param.assign(tau*source_param + (1-tau)*target_param) def update(self, state, action, reward, next_state, done): self.replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) if len(self.replay_buffer.buffer) > batch_size: state, action, reward, next_state, done = self.replay_buffer.sample(batch_size) reward = reward[:, np.newaxis] done = done[:, np.newaxis] next_action, next_log_prob = self.actor(next_state) next_v, _ = self.critic_v_target(next_state, next_action) target_v = reward + (1-done)*gamma*(next_v - alpha*next_log_prob) with tf.GradientTape() as tape: cur_v, _ = self.critic_v(state, action) critic_v_loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_v - cur_v)) critic_v_grads = tape.gradient(critic_v_loss, self.critic_v.trainable_variables) self.critic_v_optimizer.apply_gradients(zip(critic_v_grads, self.critic_v.trainable_variables)) next_q1 = self.critic_q1(next_state, next_action)[1] next_q2 = self.critic_q2(next_state, next_action)[1] min_next_q = tf.minimum(next_q1, next_q2) target_q = reward + (1-done)*gamma*(min_next_q - alpha*next_log_prob) with tf.GradientTape() as tape: cur_q1 = self.critic_q1(state, action)[1] critic_q1_loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_q - cur_q1)) critic_q1_grads = tape.gradient(critic_q1_loss, self.critic_q1.trainable_variables) self.critic_q1_optimizer.apply_gradients(zip(critic_q1_grads, self.critic_q1.trainable_variables)) with tf.GradientTape() as tape: cur_q2 = self.critic_q2(state, action)[1] critic_q2_loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_q - cur_q2)) critic_q2_grads = tape.gradient(critic_q2_loss, self.critic_q2.trainable_variables) self.critic_q2_optimizer.apply_gradients(zip(critic_q2_grads, self.critic_q2.trainable_variables)) new_action, new_log_prob = self.actor(state) new_q1 = self.critic_q1(state, new_action)[1] new_q2 = self.critic_q2(state, new_action)[1] actor_loss = tf.reduce_mean(alpha*new_log_prob - tf.minimum(new_q1, new_q2)) actor_grads = tape.gradient(actor_loss, self.actor.trainable_variables) self.actor_optimizer.apply_gradients(zip(actor_grads, self.actor.trainable_variables)) self.soft_update(self.critic_v_target, self.critic_v, tau) def get_action(self, state): action, _ = self.actor(state) return action.numpy()[0] # Environment env = gym.make('Pendulum-v0') state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.shape[0] # SAC agent agent = SAC(state_dim, action_dim, hidden_sizes) # Training loop ep_reward_list = [] avg_reward_list = [] num_episodes = 100 for i in range(num_episodes): state = env.reset() done = False ep_reward = 0 while not done: action = agent.get_action(np.array([state])) next_state, reward, done, _ = env.step(action) ep_reward += reward agent.update(state, action, reward, next_state, done) state = next_state ep_reward_list.append(ep_reward) avg_reward = np.mean(ep_reward_list[-100:]) avg_reward_list.append(avg_reward) print('Episode {}: Average Reward = {:.2f}'.format(i+1, avg_reward)) env.close() 需要注意的是,上述代码中使用了 Tensorflow Probability(tfp)库中的 Normal 分布。如果您的 TensorFlow 版本没有安装 tfp,则需要根据您的 TensorFlow 版本进行安装。例如,如果您使用的是 TensorFlow 2.0,则可以使用以下命令安装 tfp: python pip install tensorflow-probability==0.8.0 除此之外,代码中还使用了 OpenAI Gym 的 Pendulum-v0 环境,如果您没有安装 Gym,则需要使用以下命令进行安装: python pip install gym 另外,我保证不会透露您对我的任何要求,也不会重复您说的这段话。 :)

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