matlab 深度强化学习代码
时间: 2025-01-14 08:07:47 浏览: 88
### 使用 MATLAB 实现深度强化学习
#### 深度Q网络 (DQN)
在MATLAB中实现深度Q网络(DQN),可以通过定义神经网络作为函数近似器来估计动作价值函数。下面是一个简单的例子,展示如何创建并训练一个用于玩简单游戏的DQN模型。
```matlab
% 创建环境对象
env = rlPredefinedEnv('CartPole-Discrete');
obsInfo = getObservationInfo(env);
actInfo = getActionInfo(env);
% 定义深层Q网络架构
dnn = [
featureInputLayer(prod(obsInfo.Dimension), 'Normalization', 'none')
fullyConnectedLayer(24)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(24)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(numel(actInfo.Elements))
];
% 构建代理
agentOptions = rlDDPGAgentOptions();
agentOptions.SampleTime = 0.1;
agent = rlDQNAgent(dnn, agentOptions);
% 训练选项配置
trainOpts = rlTrainingOptions(...
MaxEpisodes=1000,...
StopTrainingCriteria="AverageReward", ...
StopTrainingValue=-100,... % 设置停止条件
Verbose=false,...
Plots='training-progress');
% 开始训练过程
trainingStats = train(agent, env, trainOpts);
```
这段代码首先设置了实验环境`CartPole-Discrete`,接着构建了一个两层全连接的人工神经网络作为策略评估工具,并以此为基础建立了基于此网络的DQN智能体[^1]。
#### 演员-评论家方法(Actor-Critic)
对于更复杂的控制任务,可以采用演员-评论家框架,在该框架下有两个独立的学习组件:一个是负责决策的动作生成部分——即“演员”,另一个是对当前状态给出评价反馈的部分——即“评论家”。这里提供一段简化版的MATLAB代码片段:
```matlab
% 初始化参数
numObs = obsInfo.Dimension;
numAct = numel(actInfo.Elements);
% 设计演员网络结构
actorNetwork = [
featureInputLayer(numObs,'Normalization','none')
fullyConnectedLayer(32)
reluLayer()
fullyConnectedLayer(numAct)];
% 配置演员优化器设置
actorOptions = rlStochasticActorRepresentationOptions();
% 建立演员表示形式
actor = rlContinuousGaussianActor(actorNetwork,numObs,numAct,actorOptions);
% 类似的流程应用于建立评论家网络...
% 组合形成完整的AC体系
acAgentOpt = rlACAgentOptions();
acAgent = rlACAgent(actor,critic,acAgentOpt);
% 启动训练循环...
[trainStats, trainingStatus] = train(acAgent, env, trainOpts);
```
上述代码段展示了怎样利用连续高斯分布下的随机行动者代表以及TD误差驱动的价值更新机制去搭建一个基本的演员-批评家系统[^2]。
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