PPO 采用截断策略比值 (Clipped Surrogate Objective) 来避免策略更新过大,保证训练稳定性。 2.3 机器人自主导航的强化学习流程 机器人自主导航强化学习流程如下: 1、构建 ROS2 环境:搭建机器人模型,并集成 Gazebo 进行仿真。 2、定义强化学...
-Surrogate Objective:PPO采用了一个近似的目标函数来进行策略更新。这个目标函数在满足一定约束的情况下,尽量提高优势(Advantage),即当前策略相对于旧策略的性能提升。 示例: - 如果ratio大于 1+clip_range,则选择policy_loss_2。 - 如果ratio小于 1-clip_range,则选择policy_loss_2。 - 如果ratio在剪切范围内,选...
钟摆初始是直立的,目的是防止它倒下,杆保持直立的每个时间步都会获得 +1 的奖励。 我们使用 MLP 作为 Policy 网络,使用 PPO(AC算法)作为强化学习更新算法。 # import 环境 import gym # import RL 算法 from stable_baselines3 import PPO import numpy as np from stable_baselines3.common.evaluation import e...
如果你已经训练了一个模型,可以使用stable_baselines3的evaluate_policy函数来可视化模型的表现: fromstable_baselines3importPPOfromstable_baselines3.common.env_utilimportmake_vec_envfromstable_baselines3.common.evaluationimportevaluate_policy# 创建环境env = make_vec_env("CartPole-v1", n_envs=1)# 加载或训...
from stable_baselines3 import PPO # 创建自定义环境实例 env = CustomEnv() # 创建模型 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) # 训练模型 model.learn(total_timesteps=10000) # 保存模型 model.save("ppo_custom_env") # 测试模型 obs = env.reset() for _ in range(100): action, _states...
2.自定义网络结构 自定义策略网络架构的一种方法是在创建模型时使用policy_kwargs传递参数: import gym import torch as th from stable_baselines3 import PPO # Custom actor (pi) and value function (vf) networks # of two layers of size 32 each with Relu activation function policy_kwargs = dict(...
以下是一个使用Python结合stable-baselines3库(包含PPO和TD3算法)以及gym库来实现分层强化学习的示例代码。该代码将环境中的动作元组分别提供给高层处理器PPO和低层处理器TD3进行训练,并实现单独训练和共同训练的功能。 代码实现 importgymfromstable_baselines3importPPO,TD3fromstable_baselines3.common.vec_envimportDu...
运行PPO算法在CartPole环境的示例。创建新Python文件，编写代码，调用gym.make创建环境，使用MlpPolicy创建PPO模型，执行模型学习、测试，并保存模型。解析代码：环境创建、模型创建、训练逻辑、模型保存与测试。了解gym.make、模型创建、训练方法、总步数、保存模型和测试函数细节。主函数定义程序入口。修改代码，...
Add some additional notes aboutMaskablePPO(evaluation and multi-process) (@icheered) RL Zoo Updated defaults hyperparameters for TD3/DDPG to be more consistent with SAC Upgraded MuJoCo envs hyperparameters to v4 (pre-trained agents need to be updated) ...
SubprocVecEnv([make_env(env_id, i) for i in range(num_cpu)]) # Stable Baselines provides you with make_vec_env() helper # which does exactly the previous steps for you: # env = make_vec_env(env_id, n_envs=num_cpu, seed=0) model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) model...