ddpg算法路径规划
时间: 2025-02-08 16:11:13 浏览: 85
### 使用DDPG算法实现路径规划
#### 创建自定义环境
为了使机器人能够在迷宫环境中执行有效的路径规划,首先需要创建一个模拟环境。该环境应能反映真实世界中的挑战,比如障碍物的存在和动态变化的目标位置。
```matlab
% 定义迷宫尺寸及起始终止点
mazeSize = [10, 10]; % 迷宫大小为10x10格子
startPos = [1, 1];
goalPos = [9, 9];
% 初始化迷宫矩阵并设置边界条件
mazeEnv.MazeMatrix = zeros(mazeSize);
mazeEnv.StartPosition = startPos;
mazeEnv.GoalPosition = goalPos;
% 设置障碍物的位置(随机分布)
obstaclePositions = randi([2, mazeSize(1)-1], [5, 2]);
for i=1:size(obstaclePositions, 1)
mazeEnv.MazeMatrix(obstaclePositions(i, :)) = -1; % 阻碍标记为-1
end
```
此部分代码构建了一个基本的迷宫结构,并设置了起点、终点以及若干个静态障碍物[^4]。
#### 构建DDPG模型框架
接着,在MATLAB中利用Reinforcement Learning Toolbox建立DDPG代理器,指定状态空间、动作空间及相关参数配置:
```matlab
numObservations = numel(observationInfo.Dimension); % 输入观测数量等于传感器读数长度
numActions = numel(actionInfo.Elements); % 输出行为数目对应于两个方向的速度指令
actorNetwork = [
featureInputLayer(numObservations,'Normalization','none')
fullyConnectedLayer(400)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(300)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(numActions)];
criticNetwork = [
featureInputLayer(numObservations + numActions,'Normalization','none')
fullyConnectedLayer(400)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(300)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(1)];
agentOptions = rlDDPGAgentOptions();
agentOptions.SampleTime = Ts;
agentOptions.DiscountFactor = gamma;
agentOptions.TargetSmoothFactor = tau;
agentOptions.ExperienceBufferLength = bufferLen;
agentOptions.NoiseOptions.Variance = noiseVar;
agentOptions.NoiseOptions.VarianceDecayRate = decayRate;
agent = rlDDPGAgent(actorNetwork,criticNetwork,observationInfo,actionInfo,...
agentOptions);
env = rlPredefinedEnv('Maze-v0'); % 加载预设好的迷宫环境对象
trainOpts = rlTrainingOptions(...
'MaxEpisodes',maxNumEpisodes,... % 设定最大迭代次数
'StopOnError','on',...
'Verbose',false,...
'Plots','training-progress');
trainedAgent = train(agent, env, trainOpts); % 开始训练过程
```
这段脚本展示了如何搭建DDPG神经网络架构,包括Actor与Critic两大部分的设计思路;同时也指定了用于强化学习训练的关键选项,例如折扣因子γ、平滑系数τ等超参设定[^1]。
#### 训练与评估阶段
一旦完成了上述准备工作,则可以启动正式的学习流程——即让智能体不断尝试穿越迷宫直至找到最优解为止。期间会记录下每次尝试所获得的成绩反馈给系统作为改进依据。当达到预定的最大轮次或是满足特定收敛标准之后结束整个训练周期。
最后,可以通过可视化工具直观查看最终成果,观察到随着训练深入,智能体逐渐掌握了更加高效合理的移动方式来完成既定任务目标[^2]。
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