这将用于训练DDPG算法。 importnumpyasnpclassPIDEnv:def__init__(self):# 初始PID参数self.Kp=1.0self.Ki=0.1self.Kd=0.01self.target=1.0# 目标值defstep(self,action):# 接受一个动作(PID参数调整)self.Kp+=action[0]self.Ki+=action[1]self.Kd+=action[2]# 计算系统输出与目标的差距output=self.sim...
这是一个基本的DDPG算法在lunarlander-v2环境中的应用示例。代码基于开源强化学习库stable-baselines。 python importstable_baselinesassb fromstable_baselines.common.policiesimportMlpPolicy fromstable_baselines.ddpg.noiseimportOrnsteinUhlenbeckActionNoise fromstable_baselines.ddpg.policiesimportDDPGPolicy importnumpyasnp...
深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)虽名为“策略梯度”,实际上是Actor-Critic的一种经典算法。除了用于动作选择的策略网络,它还大量借鉴了DQN的思想并构建价值网络来间接引导策略网络的更新。 在这里我们可以将DDPG分为两部分,一是作为“演员”(Actor)的策略网络,二是作为“评论家”的价值...
主要内容: 代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略,属于电力市场范畴,目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡,但是此类方法局限于信息完备的简单市场环境,难以直观地反映竞争性的市场环境,因此,本代码通过深度确定性梯度策略算法(DDPG)对发电公司的售价进行建模,解决了传统的RL算法局限于低维离散状态空间和行为空间,...
强化学习代码 | 出本人总结的强化学习算法代码,已在本地跑通,附有注释。 包括Sarsa,Q-learning,QAC,DQN,DDPG,PPO,A2C-TD,QAC-TD。 环境:python3.8 pytorch2.0 gym0.28 算法代码也可单买,有意者私聊 #机器学习基础#强化学习 (Reinforcement Learning)#DDPG#A2C ...