MATLAB 深度强化学习

### MATLAB 深度强化学习教程及示例代码 MATLAB 提供了强大的工具箱来支持深度强化学习的实现，特别是通过其 Reinforcement Learning Toolbox。以下是一个详细的指南，包括环境定义、网络结构设计、训练过程和评估方法。 #### 1. 环境设置 在 MATLAB 中，可以通过创建自定义环境或使用内置环境来进行深度强化学习实验。例如，可以使用 `rlFunctionEnv` 或 `rlPredefinedEnv` 来定义环境[^1]。环境设置的关键在于明确状态空间、动作空间以及奖励函数的设计。 ```matlab % 定义状态空间和动作空间 stateSpace = [0, 1]; % 示例状态空间 actionSpace = [-1, 1]; % 示例动作空间 % 创建自定义环境 env = rlFunctionEnv(stateSpace, actionSpace, @(s,a) customRewardFunction(s,a)); ``` #### 2. 网络定义 对于深度 Q 网络（DQN），需要定义一个深度神经网络作为 Q 函数的近似器。MATLAB 的 `network` 和 `dlnetwork` 可用于构建此网络[^1]。 ```matlab % 定义深度 Q 网络 layers = [ featureInputLayer(2) % 输入层，假设状态空间为二维 fullyConnectedLayer(24) % 全连接层 reluLayer % 激活函数 fullyConnectedLayer(24) reluLayer fullyConnectedLayer(1)]; % 输出层，假设动作空间为一维 qNetwork = dlnetwork(layers); ``` #### 3. 训练过程 MATLAB 提供了 `train` 函数来训练强化学习智能体。需要指定智能体类型（如 DQN）、训练选项以及回调函数[^1]。 ```matlab % 创建 DQN 智能体 agentOptions = rlDQNAgentOptions; agentOptions.SampleTime = 0.1; agentOptions.DiscountFactor = 0.99; agentOptions.EpsilonGreedyExploration.EpsilonDecay = 0.001; agent = rlDQNAgent(qNetwork, agentOptions); % 训练智能体 trainOpts = rlTrainingOptions; trainOpts.MaxEpisodes = 500; trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward"; trainOpts.StopTrainingValue = 200; trainingStats = train(agent, env, trainOpts); ``` #### 4. 评估与测试 训练完成后，可以使用 `sim` 或 `evaluate` 函数对智能体进行评估。这一步骤有助于验证智能体是否能够成功解决给定的任务[^1]。 ```matlab % 测试智能体 experience = sim(env, agent); disp(experience); ``` #### 5. 进阶应用：PPO 和 DDPG 除了 DQN，MATLAB 还支持其他深度强化学习算法，如 PPO 和 DDPG。这些算法适用于更复杂的任务，例如堆叠物体抓取[^3]或连续动作空间问题[^4]。 - **PPO**：适用于离散和连续动作空间，适合复杂策略优化。 - **DDPG**：适用于连续动作空间，结合确定性策略梯度和深度学习技术。 以下是 PPO 的简单示例： ```matlab % 定义策略网络 policyLayers = [ featureInputLayer(2) fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(1)]; actor = rlContinuousDeterministicActor(policyLayers, observationInfo, actionInfo); % 定义值函数网络 valueLayers = [ featureInputLayer(2) fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(64) reluLayer fullyConnectedLayer(1)]; critic = rlValueFunction(valueLayers, observationInfo); % 创建 PPO 智能体 agentOptions = rlPPOAgentOptions; agent = rlPPOAgent(actor, critic, agentOptions); ``` --- ###