使用episode来估计梯度 ∇J(θ)=Eτ∼pθ(τ)[R(τ)∇logpθ(τ)]≈∑t=0∇θlogπθ(at|st)R(τ) 更新policy的参数: θ=θ+α∗∇J(θ) R(τ)是这个episode累计回报: 如果回报很高,它将提升 (st,at) 对出现的概率,之后policy将更有可能在状态 st 时,做出动作at。 如果回报很低...
E(episode):表示一局完整的游戏、回合,agent遇到terminal state或者是step过多就会自动结束一个episode τ(trajectory):轨迹、history,表示一系列的,如果s是从起始开始到终止态,那么一个τ就是一个完整的episodeπ策略,因为是DRL,策略用neural network来表示,因此往往是πθ REINFORCE (最原始的PG算法) 一个特定的...
2.1 重置环境 for episode in range(self.cfg['train']['n_epidode']): rewards = [] log_probs = [] actions = [] states = [] state_values = [] self.actor.train() self.critic.train() terminated, truncated = False, False # 初始化终止和截断标志 state, info = self.env.reset() # ...
要训练PPO智能体,请指定以下训练选项。 最多运行20000 episodes,每个 episode 最多持续600个时间步。 当连续100个 episodes 中的平均奖励为430或更高时,停止训练。 对于episode中奖励为700或更高的每个episode,请保存智能体的副本。 trainOpts = rlTrainingOptions(...
如果 agent 平均需要 1min 才能到达终点,那就要求向前考虑 1min/0.1s=600 步,按照经验公式计算合理的折扣因子γ≈1-1/600=0.998,如此高的折扣因子 + 如此长的 episode,训练难度可想而知。 假如我们在保证足够机动性的前提下适当延长决策间隔,比如 0.5s,中间 4 帧重复上一次决策的 action 不变,相当于跳了几...
score 仅在每个回合 ( episode ) 结束时给出，可能类似于 [0.4] ，然后我们有 rewards = [beta * -0.3315, beta * -0.0426, beta * 0.6351 + 0.4] 。代码为奖励添加了每个标记的 KL 惩罚 (lm_human_preferences/train_policy.py#L150-L153)，以阻止策略与原始策略差异过大。以 “usually, he ...
num_episode = 1200 state_dim = None hidden_layers_dim = [ 128, 128 ] action_dim = 20 actor_lr = 1e-4 critic_lr = 5e-3 PPO_kwargs = { 'lmbda': 0.9, 'eps': 0.2, 'ppo_epochs': 10 } gamma = 0.9 device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch....
首先介绍他们选择动作的策略-greedy:Q-learning算法与SARSA算法均为无模型的基于值的强化学习算法,由于不知道、,他们均需要通过与环境交互得到奖励值和状态转移的结果,智能体从开始状态到结束状态的一条轨迹,我们称之为episode,episode中一次状态转移我们称为step,每一个step我们都更新一个值: 我们称式(4)为行为策略...
episode_return=0 transition_dict= {'states': [],'actions': [],'next_states': [],'rewards': [],'dones': []} state=env.reset() done=False#一局放入到一块数据里面whilenotdone: action=agent.take_action(state) next_state, reward, done, _=env.step(action) ...
【摘要】 一.前言我们利用PPO算法来玩“Super Mario Bros”(超级马里奥兄弟)。目前来看,对于绝大部分关卡,智能体都可以在1500个episode内学会过关。 二.PPO算法的基本结构PPO算法有两种主要形式:PPO-Penalty和PPO-Clip(PPO2)。在这里,我们讨论PPO-Clip(OpenAI使用的主要形式)。 PPO的主要特点如下:PPO属于on-policy算...