機(jī)器學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)：連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)：連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)1強(qiáng)化學(xué)習(xí)：連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)1.1強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念在強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning,RL)中，智能體(agent)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何做出決策，以最大化某種累積獎(jiǎng)勵(lì)。這一過程可以被看作是一個(gè)試錯(cuò)的學(xué)習(xí)過程，智能體通過觀察環(huán)境狀態(tài)(state)，執(zhí)行動(dòng)作(action)，并根據(jù)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)(reward)來調(diào)整其行為策略(policy)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心概念包括：狀態(tài)(State)：環(huán)境的當(dāng)前情況，智能體需要根據(jù)狀態(tài)來決定采取什么行動(dòng)。動(dòng)作(Action)：智能體可以執(zhí)行的操作，以改變環(huán)境狀態(tài)。獎(jiǎng)勵(lì)(Reward)：智能體執(zhí)行動(dòng)作后，環(huán)境給予的反饋，用于指導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)。策略(Policy)：智能體在給定狀態(tài)下選擇動(dòng)作的規(guī)則。價(jià)值(Value)：狀態(tài)或狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)，用于評(píng)估策略的好壞。模型(Model)：環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型，描述狀態(tài)轉(zhuǎn)移和獎(jiǎng)勵(lì)分布。1.1.1連續(xù)動(dòng)作空間的挑戰(zhàn)與機(jī)遇在傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，動(dòng)作空間往往是離散的，即智能體可以選擇的動(dòng)作是有限且明確的。然而，在許多實(shí)際應(yīng)用中，動(dòng)作空間是連續(xù)的，例如在機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛、連續(xù)控制等領(lǐng)域，智能體需要在無限的動(dòng)作空間中做出決策。連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)面臨以下挑戰(zhàn)：動(dòng)作空間的無限性：在連續(xù)動(dòng)作空間中，智能體需要從無限可能的動(dòng)作中選擇，這使得學(xué)習(xí)過程更加復(fù)雜。策略表示：在連續(xù)動(dòng)作空間中，策略通常需要通過函數(shù)近似來表示，這增加了學(xué)習(xí)的難度。探索與利用的平衡：在連續(xù)動(dòng)作空間中，智能體需要更有效地探索動(dòng)作空間，同時(shí)避免過度探索而忽視已知的高獎(jiǎng)勵(lì)區(qū)域。盡管存在挑戰(zhàn)，連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)也帶來了機(jī)遇：更精細(xì)的控制：連續(xù)動(dòng)作空間允許智能體進(jìn)行更精細(xì)的控制，這對(duì)于需要高精度操作的任務(wù)至關(guān)重要。更廣泛的應(yīng)用：連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于更廣泛的領(lǐng)域，如機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)駕駛等，這些領(lǐng)域中的動(dòng)作往往需要在連續(xù)空間中定義。1.2連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法1.2.1深度確定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG)DDPG算法是針對(duì)連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它結(jié)合了Actor-Critic架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)。DDPG使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：Actor網(wǎng)絡(luò)用于直接輸出動(dòng)作，Critic網(wǎng)絡(luò)用于評(píng)估動(dòng)作的好壞。DDPG通過以下步驟進(jìn)行學(xué)習(xí)：初始化Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)：Actor網(wǎng)絡(luò)輸出動(dòng)作，Critic網(wǎng)絡(luò)評(píng)估狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的價(jià)值。收集經(jīng)驗(yàn)：智能體在環(huán)境中執(zhí)行動(dòng)作，收集狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)和下一個(gè)狀態(tài)的經(jīng)驗(yàn)。更新Critic網(wǎng)絡(luò)：使用Bellman方程的變體來更新Critic網(wǎng)絡(luò)，使其更好地估計(jì)狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的價(jià)值。更新Actor網(wǎng)絡(luò)：使用Critic網(wǎng)絡(luò)的輸出來更新Actor網(wǎng)絡(luò)，使其輸出的動(dòng)作能夠最大化預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新：為了穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程，DDPG使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)來平滑更新過程，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)通過軟更新的方式逐漸向主網(wǎng)絡(luò)靠攏。1.2.1.1DDPG算法示例importnumpyasnp

importtensorflowastf

fromtensorflow.kerasimportlayers

#創(chuàng)建Actor網(wǎng)絡(luò)

defbuild_actor():

state_input=layers.Input(shape=(state_dim,))

x=layers.Dense(256,activation='relu')(state_input)

x=layers.Dense(128,activation='relu')(x)

action_output=layers.Dense(action_dim,activation='tanh')(x)

returntf.keras.Model(state_input,action_output)

#創(chuàng)建Critic網(wǎng)絡(luò)

defbuild_critic():

state_input=layers.Input(shape=(state_dim,))

action_input=layers.Input(shape=(action_dim,))

x=layers.Concatenate()([state_input,action_input])

x=layers.Dense(256,activation='relu')(x)

x=layers.Dense(128,activation='relu')(x)

value_output=layers.Dense(1)(x)

returntf.keras.Model([state_input,action_input],value_output)

#初始化Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)

actor=build_actor()

critic=build_critic()

#初始化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

target_actor=build_actor()

target_critic=build_critic()

#設(shè)置優(yōu)化器

actor_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

critic_optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.002)

#訓(xùn)練循環(huán)

forepisodeinrange(num_episodes):

state=env.reset()

fortinrange(max_timesteps):

#選擇動(dòng)作

action=actor(state)

#執(zhí)行動(dòng)作并收集經(jīng)驗(yàn)

next_state,reward,done,_=env.step(action)

#存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)

buffer.add(state,action,reward,next_state,done)

#從經(jīng)驗(yàn)池中采樣并更新網(wǎng)絡(luò)

states,actions,rewards,next_states,dones=buffer.sample(batch_size)

critic_loss=critic.train_on_batch([states,actions],rewards)

#更新Actor網(wǎng)絡(luò)

withtf.GradientTape()astape:

actions=actor(states)

critic_value=critic([states,actions])

actor_loss=-tf.math.reduce_mean(critic_value)

actor_gradients=tape.gradient(actor_loss,actor.trainable_variables)

actor_optimizer.apply_gradients(zip(actor_gradients,actor.trainable_variables))

#更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

update_target_network(target_actor,actor,tau)

update_target_network(target_critic,critic,tau)

state=next_state

ifdone:

break在上述代碼中，我們首先定義了Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，然后初始化了目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器。在訓(xùn)練循環(huán)中，智能體在環(huán)境中執(zhí)行動(dòng)作，收集經(jīng)驗(yàn)，并使用這些經(jīng)驗(yàn)來更新Critic和Actor網(wǎng)絡(luò)。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的更新通過軟更新的方式進(jìn)行，以穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程。1.2.2總結(jié)連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)為智能體提供了更精細(xì)的控制能力，同時(shí)也帶來了學(xué)習(xí)上的挑戰(zhàn)。通過使用如DDPG這樣的算法，智能體可以在連續(xù)動(dòng)作空間中有效地學(xué)習(xí)和決策，從而在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的任務(wù)。2連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法2.1策略梯度方法2.1.1原理策略梯度方法是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中直接優(yōu)化策略函數(shù)的一種方法。在連續(xù)動(dòng)作空間中，策略通常被建模為一個(gè)概率分布，如高斯分布。這種方法通過計(jì)算策略函數(shù)的梯度來更新參數(shù)，以最大化期望的累積獎(jiǎng)勵(lì)。2.1.2內(nèi)容策略梯度方法的核心是策略梯度定理，它表明策略函數(shù)的梯度與策略下產(chǎn)生的動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)成正比。在連續(xù)動(dòng)作空間中，我們通常使用參數(shù)化的策略函數(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來近似策略。2.1.2.1代碼示例假設(shè)我們使用一個(gè)簡(jiǎn)單的策略梯度方法來解決連續(xù)動(dòng)作空間的問題，下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的示例：importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

importnumpyasnp

#定義策略網(wǎng)絡(luò)

classPolicyNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim,output_dim):

super(PolicyNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,output_dim)

self.log_std=nn.Parameter(torch.zeros(output_dim))

defforward(self,x):

x=torch.relu(self.fc1(x))

mean=self.fc2(x)

std=torch.exp(self.log_std)

dist=torch.distributions.Normal(mean,std)

action=dist.sample()

log_prob=dist.log_prob(action)

returnaction,log_prob

#初始化網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器

input_dim=4#狀態(tài)空間維度

output_dim=1#動(dòng)作空間維度

policy_net=PolicyNetwork(input_dim,output_dim)

optimizer=optim.Adam(policy_net.parameters(),lr=0.001)

#訓(xùn)練循環(huán)

forepisodeinrange(1000):

state=env.reset()

done=False

episode_rewards=[]

episode_log_probs=[]

whilenotdone:

#選擇動(dòng)作

action,log_prob=policy_net(torch.FloatTensor(state))

#執(zhí)行動(dòng)作

next_state,reward,done,_=env.step(action.item())

#存儲(chǔ)獎(jiǎng)勵(lì)和日志概率

episode_rewards.append(reward)

episode_log_probs.append(log_prob)

#更新狀態(tài)

state=next_state

#計(jì)算總獎(jiǎng)勵(lì)

total_reward=sum(episode_rewards)

#計(jì)算損失

loss=-sum([log_prob*total_rewardforlog_probinepisode_log_probs])

#反向傳播和優(yōu)化

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()2.1.3描述在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)，它接受狀態(tài)作為輸入，并輸出動(dòng)作的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，用于構(gòu)建高斯分布。在每個(gè)episode中，我們記錄下每個(gè)動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)和日志概率，然后在episode結(jié)束時(shí)，使用總獎(jiǎng)勵(lì)來更新策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。2.2Actor-Critic算法2.2.1原理Actor-Critic算法結(jié)合了策略梯度和值函數(shù)方法的優(yōu)點(diǎn)。Actor部分負(fù)責(zé)選擇動(dòng)作，而Critic部分則評(píng)估動(dòng)作的好壞，即計(jì)算動(dòng)作的價(jià)值。通過這種方式，算法可以更有效地學(xué)習(xí)策略。2.2.2內(nèi)容在連續(xù)動(dòng)作空間中，Actor-Critic算法通常使用一個(gè)策略網(wǎng)絡(luò)（Actor）和一個(gè)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)（Critic）。策略網(wǎng)絡(luò)輸出動(dòng)作的分布參數(shù)，價(jià)值網(wǎng)絡(luò)則估計(jì)狀態(tài)或狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)的價(jià)值。2.2.2.1代碼示例下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的Actor-Critic算法的示例：importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

importnumpyasnp

#定義Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)

classActorNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim,output_dim):

super(ActorNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,output_dim)

self.log_std=nn.Parameter(torch.zeros(output_dim))

defforward(self,x):

x=torch.relu(self.fc1(x))

mean=self.fc2(x)

std=torch.exp(self.log_std)

dist=torch.distributions.Normal(mean,std)

action=dist.sample()

log_prob=dist.log_prob(action)

returnaction,log_prob

classCriticNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim):

super(CriticNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,1)

defforward(self,x):

x=torch.relu(self.fc1(x))

value=self.fc2(x)

returnvalue

#初始化網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器

input_dim=4#狀態(tài)空間維度

output_dim=1#動(dòng)作空間維度

actor_net=ActorNetwork(input_dim,output_dim)

critic_net=CriticNetwork(input_dim)

actor_optimizer=optim.Adam(actor_net.parameters(),lr=0.001)

critic_optimizer=optim.Adam(critic_net.parameters(),lr=0.005)

#訓(xùn)練循環(huán)

forepisodeinrange(1000):

state=env.reset()

done=False

episode_rewards=[]

episode_log_probs=[]

whilenotdone:

#選擇動(dòng)作

action,log_prob=actor_net(torch.FloatTensor(state))

#執(zhí)行動(dòng)作

next_state,reward,done,_=env.step(action.item())

#存儲(chǔ)獎(jiǎng)勵(lì)和日志概率

episode_rewards.append(reward)

episode_log_probs.append(log_prob)

#更新狀態(tài)

state=next_state

#計(jì)算總獎(jiǎng)勵(lì)

total_reward=sum(episode_rewards)

#計(jì)算Critic的估計(jì)值

state_values=critic_net(torch.FloatTensor(state))

#計(jì)算優(yōu)勢(shì)函數(shù)

advantages=[total_reward-value.item()forvalueinstate_values]

#更新Critic

critic_loss=nn.MSELoss()(state_values,torch.FloatTensor([total_reward]))

critic_optimizer.zero_grad()

critic_loss.backward()

critic_optimizer.step()

#更新Actor

actor_loss=-sum([log_prob*advantageforlog_prob,advantageinzip(episode_log_probs,advantages)])

actor_optimizer.zero_grad()

actor_loss.backward()

actor_optimizer.step()2.2.3描述在這個(gè)例子中，我們定義了兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)：Actor和Critic。Actor網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作，而Critic網(wǎng)絡(luò)則評(píng)估這些動(dòng)作的價(jià)值。我們使用優(yōu)勢(shì)函數(shù)（Advantagefunction）來更新Actor網(wǎng)絡(luò)，它表示動(dòng)作的實(shí)際獎(jiǎng)勵(lì)與Critic網(wǎng)絡(luò)估計(jì)的獎(jiǎng)勵(lì)之間的差異。通過這種方式，Actor網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到哪些動(dòng)作比平均動(dòng)作更好，從而調(diào)整策略。2.3深度確定性策略梯度（DDPG）2.3.1原理深度確定性策略梯度（DDPG）是Actor-Critic算法的一個(gè)變種，特別適用于連續(xù)動(dòng)作空間。DDPG使用確定性策略，即給定狀態(tài)，策略網(wǎng)絡(luò)直接輸出一個(gè)動(dòng)作，而不是一個(gè)動(dòng)作的分布。它還引入了目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)（Targetnetwork）的概念，用于穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程。2.3.2內(nèi)容DDPG算法包括兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)：Actor和Critic。Actor網(wǎng)絡(luò)輸出一個(gè)確定性的動(dòng)作，而Critic網(wǎng)絡(luò)則評(píng)估這個(gè)動(dòng)作的價(jià)值。為了穩(wěn)定學(xué)習(xí)，DDPG使用了兩個(gè)目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)：目標(biāo)Actor和目標(biāo)Critic，它們的參數(shù)被緩慢更新，以減少學(xué)習(xí)過程中的波動(dòng)。2.3.2.1代碼示例下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的DDPG算法的示例：importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

importnumpyasnp

#定義Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)

classActorNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim,output_dim):

super(ActorNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,output_dim)

defforward(self,x):

x=torch.relu(self.fc1(x))

action=torch.tanh(self.fc2(x))

returnaction

classCriticNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim,action_dim):

super(CriticNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim+action_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,1)

defforward(self,x,action):

x=torch.relu(self.fc1(torch.cat([x,action],dim=1)))

value=self.fc2(x)

returnvalue

#初始化網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器

input_dim=4#狀態(tài)空間維度

output_dim=1#動(dòng)作空間維度

actor_net=ActorNetwork(input_dim,output_dim)

critic_net=CriticNetwork(input_dim,output_dim)

actor_optimizer=optim.Adam(actor_net.parameters(),lr=0.001)

critic_optimizer=optim.Adam(critic_net.parameters(),lr=0.005)

#初始化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

target_actor_net=ActorNetwork(input_dim,output_dim)

target_critic_net=CriticNetwork(input_dim,output_dim)

target_actor_net.load_state_dict(actor_net.state_dict())

target_critic_net.load_state_dict(critic_net.state_dict())

#訓(xùn)練循環(huán)

forepisodeinrange(1000):

state=env.reset()

done=False

whilenotdone:

#選擇動(dòng)作

action=actor_net(torch.FloatTensor(state))

#執(zhí)行動(dòng)作

next_state,reward,done,_=env.step(action.item())

#存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)

memory.add(state,action,reward,next_state,done)

#更新狀態(tài)

state=next_state

#從經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中采樣

states,actions,rewards,next_states,dones=memory.sample(batch_size)

#轉(zhuǎn)換為張量

states=torch.FloatTensor(states)

actions=torch.FloatTensor(actions)

rewards=torch.FloatTensor(rewards)

next_states=torch.FloatTensor(next_states)

dones=torch.FloatTensor(dones)

#更新Critic

next_actions=target_actor_net(next_states)

next_values=target_critic_net(next_states,next_actions)

expected_values=rewards+(1-dones)*gamma*next_values

values=critic_net(states,actions)

critic_loss=nn.MSELoss()(values,expected_values)

critic_optimizer.zero_grad()

critic_loss.backward()

critic_optimizer.step()

#更新Actor

actions_pred=actor_net(states)

actor_loss=-critic_net(states,actions_pred).mean()

actor_optimizer.zero_grad()

actor_loss.backward()

actor_optimizer.step()

#更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

soft_update(target_actor_net,actor_net,tau)

soft_update(target_critic_net,critic_net,tau)2.3.3描述在這個(gè)例子中，我們定義了Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)，以及它們的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。Actor網(wǎng)絡(luò)輸出一個(gè)確定性的動(dòng)作，而Critic網(wǎng)絡(luò)則評(píng)估這個(gè)動(dòng)作的價(jià)值。我們使用經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)（Replaybuffer）來存儲(chǔ)和采樣經(jīng)驗(yàn)，以進(jìn)行更有效的學(xué)習(xí)。在每個(gè)episode結(jié)束時(shí)，我們從經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中采樣一批經(jīng)驗(yàn)，然后更新Critic和Actor網(wǎng)絡(luò)。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)通過軟更新（Softupdate）的方式逐漸向主網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)靠攏，以穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程。2.4軟Actor-Critic（SAC）2.4.1原理軟Actor-Critic（SAC）算法是一種基于Actor-Critic框架的算法，它引入了熵最大化（Entropymaximization）的概念，以鼓勵(lì)探索和提高策略的魯棒性。SAC使用一個(gè)軟策略（Softpolicy），即在選擇動(dòng)作時(shí)考慮動(dòng)作的熵，以平衡探索和利用。2.4.2內(nèi)容SAC算法包括兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)：Actor和Critic。Actor網(wǎng)絡(luò)輸出一個(gè)概率分布，而Critic網(wǎng)絡(luò)則評(píng)估動(dòng)作的價(jià)值。SAC使用兩個(gè)Critic網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)動(dòng)作的價(jià)值，以減少過估計(jì)（Overestimation）的問題。此外，SAC還使用了一個(gè)溫度參數(shù)（Temperatureparameter），用于調(diào)整策略的熵。2.4.2.1代碼示例下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的SAC算法的示例：importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

importnumpyasnp

#定義Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)

classActorNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim,output_dim):

super(ActorNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,output_dim)

self.log_std=nn.Parameter(torch.zeros(output_dim))

defforward(self,x):

x=torch.relu(self.fc1(x))

mean=self.fc2(x)

std=torch.exp(self.log_std)

dist=torch.distributions.Normal(mean,std)

action=dist.rsample()

log_prob=dist.log_prob(action).sum(dim=-1)

returnaction,log_prob

classCriticNetwork(nn.Module):

def__init__(self,input_dim,action_dim):

super(CriticNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(input_dim+action_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,1)

defforward(self,x,action):

x=torch.relu(self.fc1(torch.cat([x,action],dim=1)))

value=self.fc2(x)

returnvalue

#初始化網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器

input_dim=4#狀態(tài)空間維度

output_dim=1#動(dòng)作空間維度

actor_net=ActorNetwork(input_dim,output_dim)

critic_net1=CriticNetwork(input_dim,output_dim)

critic_net2=CriticNetwork(input_dim,output_dim)

actor_optimizer=optim.Adam(actor_net.parameters(),lr=0.001)

critic_optimizer1=optim.Adam(critic_net1.parameters(),lr=0.005)

critic_optimizer2=optim.Adam(critic_net2.parameters(),lr=0.005)

#初始化目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

target_actor_net=ActorNetwork(input_dim,output_dim)

target_critic_net1=CriticNetwork(input_dim,output_dim)

target_critic_net2=CriticNetwork(input_dim,output_dim)

target_actor_net.load_state_dict(actor_net.state_dict())

target_critic_net1.load_state_dict(critic_net1.state_dict())

target_critic_net2.load_state_dict(critic_net2.state_dict())

#訓(xùn)練循環(huán)

forepisodeinrange(1000):

state=env.reset()

done=False

whilenotdone:

#選擇動(dòng)作

action,log_prob=actor_net(torch.FloatTensor(state))

#執(zhí)行動(dòng)作

next_state,reward,done,_=env.step(action.item())

#存儲(chǔ)經(jīng)驗(yàn)

memory.add(state,action,reward,next_state,done,log_prob)

#更新狀態(tài)

state=next_state

#從經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中采樣

states,actions,rewards,next_states,dones,log_probs=memory.sample(batch_size)

#轉(zhuǎn)換為張量

states=torch.FloatTensor(states)

actions=torch.FloatTensor(actions)

rewards=torch.FloatTensor(rewards)

next_states=torch.FloatTensor(next_states)

dones=torch.FloatTensor(dones)

log_probs=torch.FloatTensor(log_probs)

#更新Critic

next_actions,next_log_probs=target_actor_net(next_states)

next_values=torch.min(target_critic_net1(next_states,next_actions),target_critic_net2(next_states,next_actions))

expected_values=rewards+(1-dones)*gamma*(next_values-alpha*next_log_probs)

values1=critic_net1(states,actions)

values2=critic_net2(states,actions)

critic_loss1=nn.MSELoss()(values1,expected_values)

critic_loss2=nn.MSELoss()(values2,expected_values)

critic_optimizer1.zero_grad()

critic_loss1.backward()

critic_optimizer1.step()

critic_optimizer2.zero_grad()

critic_loss2.backward()

critic_optimizer2.step()

#更新Actor

actions_pred,log_probs_pred=actor_net(states)

actor_loss=(alpha*log_probs_pred-critic_net1(states,actions_pred)).mean()

actor_optimizer.zero_grad()

actor_loss.backward()

actor_optimizer.step()

#更新目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)

soft_update(target_actor_net,actor_net,tau)

soft_update(target_critic_net1,critic_net1,tau)

soft_update(target_critic_net2,critic_net2,tau)2.4.3描述在這個(gè)例子中，我們定義了Actor和Critic網(wǎng)絡(luò)，以及它們的目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。Actor網(wǎng)絡(luò)輸出一個(gè)概率分布，而Critic網(wǎng)絡(luò)則評(píng)估動(dòng)作的價(jià)值。我們使用兩個(gè)Critic網(wǎng)絡(luò)來估計(jì)動(dòng)作的價(jià)值，以減少過估計(jì)的問題。在每個(gè)episode結(jié)束時(shí)，我們從經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)中采樣一批經(jīng)驗(yàn)，然后更新Critic和Actor網(wǎng)絡(luò)。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)通過軟更新的方式逐漸向主網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)靠攏，以穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程。SAC算法還使用了一個(gè)溫度參數(shù)（Temperatureparameter），用于調(diào)整策略的熵，以平衡探索和利用。3環(huán)境與模擬器3.1連續(xù)動(dòng)作環(huán)境介紹在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，環(huán)境是智能體（agent）與之交互的外部系統(tǒng)。對(duì)于連續(xù)動(dòng)作空間的環(huán)境，智能體可以采取的動(dòng)作不是離散的集合，而是在一個(gè)連續(xù)的范圍內(nèi)。這種環(huán)境常見于機(jī)器人控制、自動(dòng)駕駛、連續(xù)控制問題等場(chǎng)景，其中動(dòng)作可能表示為力的大小、角度的旋轉(zhuǎn)、速度的調(diào)整等。3.1.1特點(diǎn)動(dòng)作空間的連續(xù)性：動(dòng)作可以是任何實(shí)數(shù)值，這增加了學(xué)習(xí)的復(fù)雜性，因?yàn)橹悄荏w需要學(xué)會(huì)在無限的動(dòng)作可能性中做出選擇。高維度狀態(tài)空間：連續(xù)動(dòng)作環(huán)境往往伴隨著高維度的狀態(tài)空間，這要求智能體能夠處理復(fù)雜的狀態(tài)信息。非線性關(guān)系：在連續(xù)動(dòng)作環(huán)境中，動(dòng)作與環(huán)境狀態(tài)之間的關(guān)系往往是非線性的，這需要更復(fù)雜的模型來近似這種關(guān)系。3.1.2示例：倒立擺（Pendulum-v1）倒立擺是一個(gè)經(jīng)典的連續(xù)動(dòng)作控制問題。在Gym庫(kù)中，Pendulum-v1環(huán)境模擬了一個(gè)單擺，智能體的目標(biāo)是通過施加力來控制擺的運(yùn)動(dòng)，使其保持在直立位置。狀態(tài)空間由三個(gè)連續(xù)變量組成：擺的角度、擺的角度速度和力矩。動(dòng)作空間是一個(gè)連續(xù)的力值，范圍在[-2,2]之間。3.2使用Gym庫(kù)創(chuàng)建環(huán)境Gym是一個(gè)用于開發(fā)和比較強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的工具包，它提供了大量的環(huán)境，包括連續(xù)動(dòng)作空間的環(huán)境。下面是如何使用Gym創(chuàng)建Pendulum-v1環(huán)境的示例。3.2.1安裝Gym庫(kù)pipinstallgym3.2.2創(chuàng)建環(huán)境importgym

#創(chuàng)建Pendulum-v1環(huán)境

env=gym.make('Pendulum-v1')

#初始化環(huán)境

observation=env.reset()

#打印環(huán)境信息

print("Observationspace:",env.observation_space)

print("Actionspace:",env.action_space)3.2.3交互與渲染importgym

importnumpyasnp

#創(chuàng)建環(huán)境

env=gym.make('Pendulum-v1')

#初始化環(huán)境

observation=env.reset()

#與環(huán)境交互

for_inrange(1000):

#隨機(jī)選擇一個(gè)動(dòng)作

action=env.action_space.sample()

#執(zhí)行動(dòng)作，獲取新的觀察、獎(jiǎng)勵(lì)、完成標(biāo)志和額外信息

observation,reward,done,info=env.step(action)

#渲染環(huán)境，可視化智能體的行為

env.render()

#如果游戲結(jié)束，重新開始

ifdone:

observation=env.reset()

#關(guān)閉環(huán)境

env.close()3.2.4解釋代碼創(chuàng)建環(huán)境：使用gym.make('Pendulum-v1')創(chuàng)建一個(gè)倒立擺環(huán)境。初始化環(huán)境：通過調(diào)用env.reset()初始化環(huán)境，返回初始觀察值。與環(huán)境交互：在循環(huán)中，智能體通過env.action_space.sample()隨機(jī)選擇一個(gè)動(dòng)作，然后通過env.step(action)執(zhí)行動(dòng)作，獲取新的觀察值、獎(jiǎng)勵(lì)、完成標(biāo)志和額外信息。渲染環(huán)境：使用env.render()可視化智能體的行為，這對(duì)于理解智能體在環(huán)境中的表現(xiàn)非常有幫助。關(guān)閉環(huán)境：在完成所有交互后，使用env.close()關(guān)閉環(huán)境，釋放資源。通過上述代碼，我們可以初步了解如何在連續(xù)動(dòng)作空間的環(huán)境中使用Gym進(jìn)行智能體的訓(xùn)練和測(cè)試。然而，要解決連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題，通常需要更復(fù)雜的算法，如DDPG、SAC等，這些算法能夠處理連續(xù)動(dòng)作空間，并在復(fù)雜環(huán)境中學(xué)習(xí)有效的策略。4策略表示與優(yōu)化4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略表示在連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，策略表示往往需要能夠處理無限或連續(xù)的動(dòng)作選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略表示提供了一種靈活且強(qiáng)大的方法，能夠?qū)W習(xí)從狀態(tài)到動(dòng)作的映射，即使在動(dòng)作空間是連續(xù)的情況下也能有效工作。4.1.1原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略表示通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似策略函數(shù)π(a|s)，其中a是動(dòng)作，s是狀態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入是環(huán)境的狀態(tài)，輸出是動(dòng)作或動(dòng)作的概率分布。對(duì)于連續(xù)動(dòng)作空間，網(wǎng)絡(luò)的輸出通常是一個(gè)連續(xù)值，代表動(dòng)作的取值，或者動(dòng)作的參數(shù)，如高斯分布的均值和方差。4.1.2代碼示例下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略表示的例子，用于連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

#定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略

classPolicyNetwork(nn.Module):

def__init__(self,state_dim,action_dim):

super(PolicyNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(state_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,64)

self.mean_layer=nn.Linear(64,action_dim)

self.log_std_layer=nn.Linear(64,action_dim)

defforward(self,state):

x=torch.relu(self.fc1(state))

x=torch.relu(self.fc2(x))

mean=self.mean_layer(x)

log_std=self.log_std_layer(x)

returnmean,log_std

#初始化網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器

state_dim=4#狀態(tài)空間維度

action_dim=1#動(dòng)作空間維度

policy=PolicyNetwork(state_dim,action_dim)

optimizer=optim.Adam(policy.parameters(),lr=0.001)

#假設(shè)狀態(tài)和動(dòng)作

state=torch.tensor([0.1,-0.2,0.5,0.3])

mean,log_std=policy(state)

std=log_std.exp()

#從高斯分布中采樣動(dòng)作

normal=torch.distributions.Normal(mean,std)

action=normal.sample()

#計(jì)算動(dòng)作的概率

action_prob=normal.log_prob(action)

#訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)

deftrain(policy,optimizer,state,action,reward):

mean,log_std=policy(state)

std=log_std.exp()

normal=torch.distributions.Normal(mean,std)

action_prob=normal.log_prob(action)

loss=-action_prob*reward#使用策略梯度方法

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

#假設(shè)的獎(jiǎng)勵(lì)

reward=torch.tensor(1.0)

train(policy,optimizer,state,action,reward)4.1.3解釋在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略，它有兩個(gè)隱藏層，分別使用ReLU激活函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的輸出層分為兩部分，一部分用于預(yù)測(cè)動(dòng)作的均值，另一部分用于預(yù)測(cè)動(dòng)作的對(duì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差。這樣，我們可以使用高斯分布來采樣動(dòng)作，同時(shí)計(jì)算動(dòng)作的概率，這對(duì)于策略梯度方法至關(guān)重要。4.2策略優(yōu)化技巧策略優(yōu)化是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵步驟，特別是在連續(xù)動(dòng)作空間中。有效的策略優(yōu)化技巧可以加速學(xué)習(xí)過程，提高策略的質(zhì)量。4.2.1原理策略優(yōu)化技巧包括使用基線（如狀態(tài)價(jià)值函數(shù)）來減少策略梯度的方差，使用優(yōu)勢(shì)函數(shù)來更好地評(píng)估動(dòng)作，以及使用正則化和探索策略來避免過擬合和促進(jìn)探索。4.2.2代碼示例下面是一個(gè)使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的策略優(yōu)化技巧的例子，包括使用狀態(tài)價(jià)值函數(shù)作為基線：importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

#定義狀態(tài)價(jià)值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

classValueNetwork(nn.Module):

def__init__(self,state_dim):

super(ValueNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(state_dim,128)

self.fc2=nn.Linear(128,64)

self.value_layer=nn.Linear(64,1)

defforward(self,state):

x=torch.relu(self.fc1(state))

x=torch.relu(self.fc2(x))

value=self.value_layer(x)

returnvalue

#初始化策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

state_dim=4

action_dim=1

policy=PolicyNetwork(state_dim,action_dim)

value=ValueNetwork(state_dim)

optimizer_policy=optim.Adam(policy.parameters(),lr=0.001)

optimizer_value=optim.Adam(value.parameters(),lr=0.005)

#訓(xùn)練價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

deftrain_value(value,optimizer_value,state,reward):

predicted_value=value(state)

loss=nn.MSELoss()(predicted_value,reward)

optimizer_value.zero_grad()

loss.backward()

optimizer_value.step()

#使用價(jià)值函數(shù)作為基線訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)

deftrain_policy(policy,optimizer_policy,state,action,reward,value):

mean,log_std=policy(state)

std=log_std.exp()

normal=torch.distributions.Normal(mean,std)

action_prob=normal.log_prob(action)

baseline=value(state)

loss=-action_prob*(reward-baseline)#使用基線減少方差

optimizer_policy.zero_grad()

loss.backward()

optimizer_policy.step()

#假設(shè)的狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)

state=torch.tensor([0.1,-0.2,0.5,0.3])

reward=torch.tensor(1.0)

#訓(xùn)練價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

train_value(value,optimizer_value,state,reward)

#采樣動(dòng)作

mean,log_std=policy(state)

std=log_std.exp()

normal=torch.distributions.Normal(mean,std)

action=normal.sample()

#使用價(jià)值函數(shù)作為基線訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)

train_policy(policy,optimizer_policy,state,action,reward,value)4.2.3解釋在這個(gè)例子中，我們引入了一個(gè)狀態(tài)價(jià)值函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，它預(yù)測(cè)給定狀態(tài)下的預(yù)期回報(bào)。通過訓(xùn)練這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，我們可以得到一個(gè)基線，用于減少策略梯度的方差。在訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們使用了獎(jiǎng)勵(lì)與基線的差值（優(yōu)勢(shì)）來更新策略，這樣可以更準(zhǔn)確地評(píng)估動(dòng)作的好壞，從而加速學(xué)習(xí)過程。通過這些代碼示例，我們可以看到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略表示和策略優(yōu)化技巧在連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。這些方法不僅能夠處理連續(xù)的動(dòng)作，還能通過減少方差和促進(jìn)探索來提高學(xué)習(xí)效率和策略質(zhì)量。5探索策略在連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，探索策略是至關(guān)重要的，因?yàn)樗鼪Q定了智能體如何在環(huán)境中嘗試不同的動(dòng)作，以學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。本章將深入探討幾種有效的探索策略，包括噪聲添加方法、熵正則化和基于模型的探索。5.1噪聲添加方法5.1.1原理噪聲添加方法是最直觀的探索策略之一。它通過在智能體選擇的動(dòng)作上添加隨機(jī)噪聲，使智能體能夠嘗試其動(dòng)作空間中的鄰近動(dòng)作，從而避免陷入局部最優(yōu)解。這種方法在連續(xù)動(dòng)作空間中特別有效，因?yàn)樗軌蛞砸环N連續(xù)的方式探索動(dòng)作空間。5.1.2內(nèi)容在連續(xù)動(dòng)作空間中，智能體通常使用某種策略（如策略梯度方法）來選擇動(dòng)作。噪聲添加方法通過在動(dòng)作選擇的輸出上添加隨機(jī)噪聲，如高斯噪聲或均勻噪聲，來增加探索性。這可以簡(jiǎn)單地通過在動(dòng)作選擇函數(shù)中添加噪聲實(shí)現(xiàn)。5.1.2.1代碼示例假設(shè)我們使用一個(gè)基于策略梯度的智能體，下面是一個(gè)如何在動(dòng)作選擇中添加高斯噪聲的例子：importnumpyasnp

classAgent:

def__init__(self,action_space):

self.action_space=action_space

defselect_action(self,state,noise_scale=0.1):

#假設(shè)policy是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它輸出一個(gè)動(dòng)作

action=self.policy(state)

#添加高斯噪聲

noise=np.random.normal(0,noise_scale,size=self.action_space.shape)

#確保動(dòng)作在動(dòng)作空間的合法范圍內(nèi)

action=np.clip(action+noise,self.action_space.low,self.action_space.high)

returnaction在這個(gè)例子中，select_action函數(shù)首先通過策略網(wǎng)絡(luò)選擇一個(gè)動(dòng)作，然后添加高斯噪聲。np.clip函數(shù)確保即使添加了噪聲，動(dòng)作仍然在動(dòng)作空間的合法范圍內(nèi)。5.2熵正則化5.2.1原理熵正則化是一種鼓勵(lì)智能體在學(xué)習(xí)過程中保持動(dòng)作選擇多樣性的方法。它通過在智能體的損失函數(shù)中加入一個(gè)熵項(xiàng)，使得智能體在選擇動(dòng)作時(shí)更加隨機(jī)，從而增加探索。隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)行，熵項(xiàng)的權(quán)重逐漸減小，智能體的動(dòng)作選擇逐漸變得更加確定。5.2.2內(nèi)容熵正則化通常與策略梯度方法結(jié)合使用。在訓(xùn)練過程中，智能體的策略網(wǎng)絡(luò)不僅被優(yōu)化以最大化預(yù)期回報(bào)，還被優(yōu)化以保持動(dòng)作選擇的多樣性。5.2.2.1代碼示例下面是一個(gè)使用熵正則化的策略梯度算法的簡(jiǎn)化代碼示例：importtorch

importtorch.nn.functionalasF

classAgent:

def__init__(self,action_space):

self.action_space=action_space

self.policy=PolicyNetwork()

self.optimizer=torch.optim.Adam(self.policy.parameters(),lr=0.001)

defupdate(self,states,actions,rewards,entropy_weight=0.01):

#計(jì)算策略網(wǎng)絡(luò)的輸出

action_probs=self.policy(states)

#計(jì)算策略梯度損失

log_probs=torch.log(action_probs)

policy_loss=-log_probs.gather(1,actions)*rewards

#計(jì)算熵

entropy=-(action_probs*log_probs).sum(1).mean()

#計(jì)算總損失

total_loss=policy_loss.mean()-entropy_weight*entropy

#反向傳播和優(yōu)化

self.optimizer.zero_grad()

total_loss.backward()

self.optimizer.step()在這個(gè)例子中，update函數(shù)計(jì)算策略梯度損失和熵，然后將熵項(xiàng)乘以一個(gè)權(quán)重（entropy_weight）并從總損失中減去。這鼓勵(lì)智能體在選擇動(dòng)作時(shí)保持多樣性。5.3基于模型的探索5.3.1原理基于模型的探索策略利用對(duì)環(huán)境的預(yù)測(cè)模型來指導(dǎo)智能體的探索。智能體通過預(yù)測(cè)模型來模擬不同動(dòng)作的結(jié)果，從而選擇那些可能帶來最大信息增益或最大不確定性的動(dòng)作進(jìn)行嘗試。這種方法可以更高效地探索環(huán)境，因?yàn)樗苊饬嗣つ繃L試。5.3.2內(nèi)容基于模型的探索通常包括兩個(gè)主要部分：環(huán)境模型的構(gòu)建和基于模型的探索策略。環(huán)境模型可以是動(dòng)態(tài)模型（預(yù)測(cè)下一個(gè)狀態(tài)）或獎(jiǎng)勵(lì)模型（預(yù)測(cè)動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)）。探索策略則基于這些預(yù)測(cè)來選擇動(dòng)作。5.3.2.1代碼示例下面是一個(gè)使用基于模型的探索策略的簡(jiǎn)化代碼示例，其中智能體使用動(dòng)態(tài)模型來預(yù)測(cè)下一個(gè)狀態(tài)，并基于預(yù)測(cè)的不確定性來選擇動(dòng)作：importnumpyasnp

classModelBasedAgent:

def__init__(self,action_space,model):

self.action_space=action_space

self.model=model

defselect_action(self,state):

#初始化動(dòng)作和不確定性

best_action=None

max_uncertainty=-np.inf

#對(duì)于每個(gè)可能的動(dòng)作

foractioninself.action_space:

#使用模型預(yù)測(cè)下一個(gè)狀態(tài)

next_state_pred=self.model.predict(state,action)

#計(jì)算預(yù)測(cè)的不確定性（例如，預(yù)測(cè)的方差）

uncertainty=self.model.uncertainty(state,action)

#選擇不確定性最大的動(dòng)作

ifuncertainty>max_uncertainty:

max_uncertainty=uncertainty

best_action=action

returnbest_action在這個(gè)例子中，select_action函數(shù)通過遍歷所有可能的動(dòng)作，使用環(huán)境模型預(yù)測(cè)下一個(gè)狀態(tài)，并計(jì)算預(yù)測(cè)的不確定性。智能體選擇不確定性最大的動(dòng)作進(jìn)行嘗試，這通常意味著智能體對(duì)這個(gè)動(dòng)作的結(jié)果了解最少，因此探索價(jià)值最高。通過上述探索策略，智能體能夠在連續(xù)動(dòng)作空間中更有效地學(xué)習(xí)，避免了盲目探索的低效和局部最優(yōu)解的陷阱。這些策略的實(shí)現(xiàn)和調(diào)整需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和環(huán)境特性進(jìn)行，以達(dá)到最佳的探索與利用平衡。6案例研究:連續(xù)動(dòng)作空間的CartPole問題在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，處理連續(xù)動(dòng)作空間的問題是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)樗幌耠x散動(dòng)作空間那樣可以直接枚舉所有可能的動(dòng)作。本案例將深入探討如何使用連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決經(jīng)典的CartPole問題，即倒立擺問題。6.1CartPole問題的連續(xù)動(dòng)作空間版本傳統(tǒng)的CartPole問題中，動(dòng)作空間是離散的，通常只有兩個(gè)動(dòng)作：向左或向右推車。但在連續(xù)動(dòng)作空間版本中，動(dòng)作可以是任意實(shí)數(shù)值，代表向左或向右推車的力的大小。這增加了問題的復(fù)雜性，但也更接近于現(xiàn)實(shí)世界中的控制問題。6.2解決方案:深度確定性策略梯度（DDPG）深度確定性策略梯度（DDPG）是一種適用于連續(xù)動(dòng)作空間的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和確定性策略梯度的概念，通過使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)）來學(xué)習(xí)環(huán)境的最優(yōu)策略。6.2.1策略網(wǎng)絡(luò)策略網(wǎng)絡(luò)直接輸出一個(gè)動(dòng)作，這個(gè)動(dòng)作是基于當(dāng)前狀態(tài)的最優(yōu)動(dòng)作。在CartPole問題中，策略網(wǎng)絡(luò)將輸出一個(gè)實(shí)數(shù)值，代表推車的力的大小。6.2.2價(jià)值網(wǎng)絡(luò)價(jià)值網(wǎng)絡(luò)（也稱為Q網(wǎng)絡(luò)）評(píng)估在給定狀態(tài)下執(zhí)行特定動(dòng)作的價(jià)值。它幫助策略網(wǎng)絡(luò)通過梯度下降來優(yōu)化其參數(shù)，以找到在每個(gè)狀態(tài)下執(zhí)行的最優(yōu)動(dòng)作。6.2.3DDPG算法流程初始化策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。從策略網(wǎng)絡(luò)中選擇動(dòng)作，并在環(huán)境中執(zhí)行。記錄狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)和下一個(gè)狀態(tài)。使用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)評(píng)估動(dòng)作的價(jià)值，并計(jì)算策略網(wǎng)絡(luò)的梯度。更新策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。重復(fù)步驟2至5，直到達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)。6.3代碼示例下面是一個(gè)使用Python和PyTorch實(shí)現(xiàn)的DDPG算法解決連續(xù)動(dòng)作空間CartPole問題的示例代碼。請(qǐng)注意，為了簡(jiǎn)化，這里使用了簡(jiǎn)化版的CartPole環(huán)境，其中動(dòng)作空間被連續(xù)化。importnumpyasnp

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

fromtorch.distributionsimportNormal

importgym

#定義策略網(wǎng)絡(luò)

classPolicyNetwork(nn.Module):

def__init__(self,state_dim,action_dim,hidden_dim):

super(PolicyNetwork,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)

self.tanh=nn.Tanh()

defforward(self,state):

x=torch.relu(self.fc1(state))

x=torch.relu(self.fc2(x))

action=self.tanh(self.fc3(x))

returnaction

#定義價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

classValueNetwork(nn.Module):

def__init__(self,state_dim,action_dim,hidden_dim):

super(ValueNetwork,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(state_dim+action_dim,hidden_dim)

self.fc2=nn.Linear(hidden_dim,hidden_dim)

self.fc3=nn.Linear(hidden_dim,1)

defforward(self,state,action):

x=torch.cat([state,action],1)

x=torch.relu(self.fc1(x))

x=torch.relu(self.fc2(x))

value=self.fc3(x)

returnvalue

#初始化環(huán)境

env=gym.make('ContinuousCartPole-v0')#假設(shè)存在一個(gè)連續(xù)動(dòng)作空間的CartPole環(huán)境

state_dim=env.observation_space.shape[0]

action_dim=env.action_space.shape[0]

hidden_dim=256

#初始化網(wǎng)絡(luò)

policy_net=PolicyNetwork(state_dim,action_dim,hidden_dim)

value_net=ValueNetwork(state_dim,action_dim,hidden_dim)

#初始化優(yōu)化器

policy_optimizer=optim.Adam(policy_net.parameters(),lr=1e-3)

value_optimizer=optim.Adam(value_net.parameters(),lr=1e-3)

#主循環(huán)

forepisodeinrange(1000):

state=env.reset()

done=Fa