state, reward, done, info, _ = env.step(action) if done or t==N_steps-1: print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1)) break env.close() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27...
n-steps TD算法实现 # n-steps TD 算法实现# value: 输入状态价值函数# n: 输入n步的值# alpha: 定义步长deftemporal_difference(value,n,alpha):# 初始化状态位置state=START_STATE# 定义一个列表存储states和rewardsstates=[state]rewards=[0]# 进行时间跟踪time=0# 是定时间初始为无限T=float('inf')whi...
TD(1步)-》n-steps learning-》MC(全局) 使用权重(1-λ)λn−1求一个平均的G_t summary: MC方法,估计Value(state) Expection(V) TD one-step 看下一步估计 n-steps 估计 TD-lambda 加权估计 model free prediction model 预测出每一个状态的value, Policy 是强化学习的目的,只有value(s)是不够的 ...
zeros( (len(steps), len(alphas)) ) for run in range(runs): for step_i, n in enumerate(steps): for alpha_i, alpha in enumerate(alphas): value = n_step_TD_prediction(env, n, alpha, num_of_episode, gamma) errors[step_i, alpha_i] += np.sqrt(np.sum(np.power(value - TRUE_...
首先,较高的n_step值范围似乎会产生更健康的奖励和优势曲线。这意味着,当我们的代理在更新模型之前在每个环境中采取更多步骤时,它将学习更有效的交易策略。因为当n_steps参数较高时,模型的表现似乎更好,这可能意味着最佳策略是一种策略,即交易员购买股票并持有较长时间。这可能表明,我们在交易时可以采取的最佳策略...
首先,较高的n_step值范围似乎会产生更健康的奖励和优势曲线。这意味着,当我们的代理在更新模型之前在每个环境中采取更多步骤时,它将学习更有效的交易策略。因为当n_steps参数较高时,模型的表现似乎更好,这可能意味着最佳策略是一种策略,即交易员购买股票并持有较长时间。这可能表明,我们在交易时可以采取的最佳策略...
因此,当模型的n_steps低时,每种学习经历可能会对策略更改产生更大的影响。但是,与此有关的一个问题是,它可能导致相对不稳定的策略,该策略可能永远不会收敛到最佳状态。因此,通过调整超参数找到合适的平衡可以帮助获得更好的代理交易性能。 Gamma:接下来,我们继续修改伽玛值。这是折扣因子,基本上意味着它会削弱下...
pi = (np.ones((observation_space.n, action_space.n)).astype(np.int32) / action_space.n)Q = np.zeros((observation_space.n, action_space.n)) returns = defaultdict(list)num_steps = 1000 for t in range(num_steps):episode = generate_episod...
C=np.zeros((observation_space.n, action_space.n)) pi=np.argmax(Q, 1) num_steps=1000 for_inrange(num_steps): b=np.random.rand(int(observation_space.n), int(action_space.n)) b=b/np.expand_dims(np.sum(b, axis=1), -1) ...
self.n_win_ticks = n_win_ticks self.batch_size = batch_size self.quiet = quiet if max_env_steps is not None: self.env._max_episode_steps = max_env_steps # Init model self.dqn = DQN() self.criterion = torch.nn.MSELoss() ...