给出DDPG伪代码在latex上的代码
时间: 2024-04-21 21:28:34 浏览: 41
以下是DDPG算法的伪代码,使用LaTeX格式:
\begin{algorithm}[H]
\caption{DDPG算法}
\SetKwInOut{Input}{输入}\SetKwInOut{Output}{输出}
\Input{环境,actor网络 $\mu(s|\theta^\mu)$和critic网络$Q(s,a|\theta^Q)$,目标网络$\mu'$和$Q'$,经验池$D$}
\Output{训练好的actor网络和critic网络}
\For{每个episode}{
初始化环境状态$s$\;
\For{每个step}{
从actor网络$\mu$中选择动作$a=\mu(s|\theta^\mu)+\mathcal{N}$,其中$\mathcal{N}$是高斯噪声\;
执行动作$a$,获得奖励$r$和下一个状态$s'$\;
将$(s,a,r,s')$存储到经验池$D$中\;
\If{经验池$D$的大小达到最大值}{
从中随机选择一些样本$(s_i,a_i,r_i,s_i')$\;
\For{每个样本$(s_i,a_i,r_i,s_i')$}{
计算目标Q值$y_i=r_i+\gamma Q'(s_i',\mu'(s_i'|\theta^{\mu'})|\theta^{Q'})$\;
更新critic网络参数$\theta^Q$,使其最小化损失$L(\theta^Q)=\frac{1}{N}\sum_i(y_i-Q(s_i,a_i|\theta^Q))^2$\;
更新actor网络参数$\theta^\mu$,使其最大化$Q(s,\mu(s|\theta^\mu)|\theta^Q)$\;
更新目标网络$\mu'\leftarrow\tau\mu+(1-\tau)\mu'$和$Q'\leftarrow\tau Q+(1-\tau)Q'$,其中$\tau$是软更新系数\;
}
}
将状态$s'$作为下一步的状态$s$\;
}
}
\end{algorithm}
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)