matlab td3

### MATLAB 实现 TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient) TD3 是一种改进版本的 DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient），旨在解决原始算法中的过估计问题和其他挑战。该方法引入了两个主要创新：延迟更新策略函数以及使用双 Q 函数来减少目标值的偏差。 #### 关于 TD3 的核心概念 TD3 算法通过引入三项关键技术改进了 DDPG： - **双 critic 结构**：采用两个独立训练的目标网络，取两者预测值较小者作为最终评估标准。 - **延迟更新 actor**：并非每次迭代都更新行动器参数，而是每隔一定次数才执行一次更新操作。 - **目标平滑正则化**：在计算目标动作时加入噪声扰动项，增强探索能力并提高稳定性[^1]。 #### MATLAB 中实现 TD3 的基本框架 下面展示了一个简化版的 TD3 算法伪代码及其对应的 MATLAB 代码片段： ```matlab % 初始化环境 Env, 动作空间 ActionSpace 和状态空间 StateSpace env = createEnvironment(); % 用户自定义创建环境的方法 actionSize = getActionDimension(env); stateSize = getStateDimension(env); % 定义 Actor 和 Critic 网络结构 actorNet = defineActorNetwork(stateSize, actionSize); % 创建行为选择模型 criticNet1 = defineCriticNetwork([stateSize; actionSize], 1); % 第一个价值评价模型 criticNet2 = defineCriticNetwork([stateSize; actionSize], 1); % 第二个价值评价模型 targetActorNet = clone(actorNet); % 复制一份用于软更新的目标网络 targetCriticNet1 = clone(criticNet1); targetCriticNet2 = clone(criticNet2); policyNoise = @(x) randn(size(x)) * noiseStdDeviation; explorationNoise = @(x) clipNormalRandomVariable(mean=0,std=noiseStdDeviation,min=-noiseClip,max=noiseClip,size=size(x)); for episode = 1:numEpisodes state = resetEnv(env); while ~isEpisodeFinished(episode) % Select action according to policy and add clipped noise for exploration action = predict(targetActorNet,state') + explorationNoise(action); nextState,reward,isDone = stepEnv(env,action); storeExperience(replayBuffer,[state';action';reward';nextState';double(isDone)]); if lengthOfReplayBuffer >= batchSize experiences = sampleFromReplayBuffer(batchSize); updateCritics(experiences,criticNet1,targetCriticNet1,... criticNet2,targetCriticNet2,policyNoise,gamma,beta); if mod(tauCounter,policyFreq)==0 updatePolicyAndTargetNets(actorNet,targetActorNet,... criticNet1,targetCriticNet1,... criticNet2,targetCriticNet2,tAU); end tauCounter += 1; end state = nextState; if isDone break; end end end ``` 此段代码展示了如何构建 TD3 模型的主要组件，并提供了训练循环的大致流程。需要注意的是，实际应用中还需要考虑更多细节，比如经验回放缓冲区的设计、损失函数的选择等。