强化学习SAC算法简介 |
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SAC(Soft Actor-Critic)是一种基于模型的深度强化学习算法,它结合了Actor-Critic算法和基于模型的策略优化算法的优点。SAC算法能够高效地解决连续动作空间中的强化学习问题,尤其适用于具有高维度状态空间和动作空间的问题。 一、基本原理 SAC算法的基本原理如下: (1)建立一个价值函数(Value Function),用于评估在给定状态下采取不同动作的优劣。 (2)建立一个策略函数(Policy Function),用于确定在给定状态下采取何种动作。 (3)通过最大化期望回报来学习价值函数和策略函数。 (4)利用所学习的价值函数对策略进行评估,并利用所学习的策略函数选择具有最大期望回报的动作。。 二、主要应用 SAC算法主要解决以下类型的强化学习问题: 1.连续动作空间中的控制问题,例如自动驾驶、机器人控制等。 2.具有高维度状态空间和动作空间的问题,例如大规模多智能体系统、复杂的游戏等。。 三、算法流程 以下是使用SAC算法解决强化学习问题的基本流程: 1.初始化:定义神经网络的架构,初始化价值函数和策略函数的参数。 2.收集经验:在环境中执行当前策略并记录状态、动作、奖励和下一个状态等信息。 3.更新价值函数:利用所收集的经验,使用梯度下降方法更新价值函数。 4.更新策略函数:利用所收集的经验,使用梯度上升方法更新策略函数。 5.选择动作:根据当前状态和所学习的策略函数选择一个动作并执行。 6.重复步骤2-5直到满足终止条件,如达到最大迭代次数或策略收敛。 以下是一个伪代码示例: import tensorflow as tf import numpy as np import gym
# 定义神经网络架构 state_size = 4 action_size = 2 value_size = 1 policy_size = 20 layers = [tf.keras.layers.Dense(policy_size, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='softmax')] value_layers = [tf.keras.layers.Dense(value_size)]
# 初始化参数 alpha = 0.005 # 学习率 gamma = 0.99 # 折扣因子 beta = 0.1 #熵权重 tau = 0.005 # 目标网络更新率 num_episodes = 1000 # 迭代次数 batch_size = 20 # 批处理大小
# 定义SAC模型 class SAC: def __init__(self, state_size, action_size, value_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.value_size = value_size self.model = tf.keras.models.Sequential() self.target_model = tf.keras.models.Sequential() for layer in value_layers: self.model.add(layer) self.target_model.add(layer) self.model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=alpha)) self.target_model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=tau)) self.policy_model = tf.keras.Sequential(layers) self.policy_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam()) self.action_logits = self.policy_model(np.zeros((1, state_size), dtype=np.float32), training=True) # 初始化策略函数输出 self.action_probs = tf.nn.softmax(self.action_logits) # 将策略函数输出转换为概率分布 |
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