导入策略和值函数表示 导入策略和值函数表示导入行动者和评论者在图像观察中的应用 导入策略和值函数表示 要创建用于强化学习的函数逼近器,您可以使用Deep Learning Toolbox™网络导入功能导入预训练的深度神经网络或深度神经网络层架构。您可以导入: 1. 开放式神经网络交换(ONNX™)模型,需要用于ONNX模型格式的深度学习工具箱转换器支持包软件。 有关更多信息,请impo
创建策略和价值函数表示 行动者和评论者表示 表近似器 深度神经网络近似器 网络的输入和输出维度 构建深度神经网络 创建和配置表示 递归神经网络 自定义基础函数逼近器
强化学习智能体创建总览 强化学习介绍 内置智能体 选择智能体类型 自定义智能体 关于强化学习的更多介绍 强化学习介绍强化学习的目标是训练智能体在不确定的环境中完成任务。智能体从环境中接收观察和奖励,并向环境发送操作。奖励是衡量某个动作相对于完成任务目标的成功程度的指标。该智能体包含两个组件:策略和学习算法。 该策略是一种映射,它根据对环境的观察来选择操作。通常,策略是带有可调参数的函数逼近器,
本示例说明如何训练深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,并为飞行机器人生成轨迹。 飞行机器人模型 此示例的强化学习环境是飞行机器人,其初始条件围绕半径为15 m的圆环随机化。 机器人的方向也是随机的。 机器人具有安装在主体侧面的两个推进器,用于推动和操纵机器人。 训练的目标是将机器人从初始状态驱动到面向东方的原点。 打开模型 mdl = 'rlFlyingRobotEnv'; open_syste
创建simulink的集成环境模型createIntegratedEnv语法描述实例Create Environment from a Simulink ModelCreate an Integrated Environment with Specified Port Names输入参数Name-Value Pair Arguments输出参数如果参考模型具有适当的操作输入端口,观察输出端口和标量
为强化学习环境创建连续或离散的[action observation]规范 连续的[action observation]规范语法描述性能对象函数示例 Simulink模型的强化学习环境离散的[action observation]规范语法描述性能对象函数实例 Simulink模型的强化学习环境指定多个操作的离散值集连续的[action observation]规范rlNumericSpec对象指
使用DDPG训练摆锤系统 打开模型并创建环境接口 创建DDPG智能体 训练智能体 DDPG仿真 此示例显示了如何建立钟摆模型并使用DDPG训练。 模型加载参考我上一篇使用DQN的博文。 打开模型并创建环境接口 打开模型 mdl = 'rlSimplePendulumModel'; open_system(mdl) 为钟摆创建一个预定义的环境界面。 env = rlPredefined
使用DQN训练摆锤系统 钟摆模型 创建环境接口 创建DQN智能体 训练智能体 智能体仿真 此示例显示了如何建立钟摆模型并使用深度Q学习网络(DQN)训练。 钟摆模型 这个例子的强化学习环境是一个简单的无摩擦的钟摆,最初挂在一个向下的位置。训练的目标是使用最小的控制努力使钟摆站直而不跌倒。 打开模型 mdl = 'rlSimplePendulumModel'; open_system(md
从模板创建自定义MATLAB环境创建模板类环境属性所需功能样本构造函数采样复位函数采样步函数可选函数环境可视化创建自定义环境 您可以通过创建和修改模板环境类来定义自定义的强化学习环境。可以使用自定义模板环境来实现更复杂的环境动态。向环境添加自定义可视化。创建用c++、Java或Python等语言定义的第三方库的接口。创建模板类要定义您的自定义环境,首先要创建模板类文件,并指定类的名称。对于本例,将
使用自定义函数创建MATLAB环境Cart-Pole MATLAB 环境观察和行动规范使用函数名创建环境使用功能句柄创建环境验证自定义函数该示例说明了如何通过在MATLAB®中提供自定义动态函数来创建一个环境。 使用rlFunctionEnv功能,您可以从观察规范,动作规范,用户自定义创建MATLAB强化学习环境step和reset功能。然后,您可以在此环境中训练强化学习智能体。必要的step和r
创建水箱强化学习模型 问题描述 行动与观测 奖励信号 终止信号 创建环境对象 重置函数 本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境,该环境包含一个RL Agent块来代替用于水箱中水位的控制器。要模拟此环境,必须创建一个智能体并在RL智能体块中指定该智能体。 问题描述如果直接在matlab使用 open_system('rlwatertank') 则会报错 No system
创建Simulink环境并训练智能体 水箱模型 创建环境界面 创建DDPG智能体 训练智能体 验证训练的智能体 本地函数 本示例说明如何在watertank Simulink®模型中转换PI控制器。使用强化学习深度确定性策略梯度(DDPG)智能体。 水箱模型 此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。 通过进行以下更改来修改原始模型: 删除PID控制器。 插入RL Agent
出租车调度-Q learning & SARSA 案例分析 实验环境使用 同策时序差分学习调度 异策时序差分调度 资格迹学习调度 结论 代码链接 案例分析 本节考虑Gym库里出租车调度问题(Taxi-v2):在一个5×5方格表示的地图上,有4个出租车停靠点。在每个回合开始时,有一个乘客会随机出现在4个出租车停靠点中的一个,并想在任意一个出租车停靠点下车。出租车会随机出现在25个位置
马尔可夫决策-悬崖寻路python实现 案例分析 要点概括 环境使用 求解Bellman期望方程 求解Bellman最优方程 总结 案例分析 本节考虑Gym库中的悬崖寻路问题(CliffWalking-v0)。悬崖寻路问题是这样一种回合制问题:在一个4×12的网格中,智能体最开始在左下角的网格,希望移动到右下角的网格。智能体每次可以在上、下、左、右这4个方向中移动一步,每移动一步会惩罚一个
在MDP环境中训练Q learning 创建MDP智能体环境 创建Q learning智能体 训练Q learning智能体 验证Q learning结果 此示例显示了如何训练Q学习智能体来解决通用的马尔可夫决策过程(MDP)环境。 这里: 每个圆圈代表一个状态。 在每个状态都有一个决定涨跌的决定。 智能体从状态1开始。 智能体收到等于图表中每个过渡值的奖励。 训练目标是收集最大的累积奖励
actor-critic方法(一)— 同策方法 同策actor-critic方法 动作价值actor-critic算法 优势actor-critic算法 带资格迹的actor-critic算法 本文介绍带自益的策略梯度算法。这类算法将策略梯度和自益结合了起来:一方面,用一个含参函数近似价值函数,然后利用这个价值函数的近似值来估计回报值;另一方面, 利用估计得到的回报值估计策略梯度,进而
策略梯度方法-python车杆平衡实战 案例分析 同策策略梯度算法求解最优策略 异策策略梯度算法求解最优策略 对比结论 代码链接 案例分析 本文考虑Gym库里的车杆平衡问题(CartPole-v0)。如下图所示,一个小车(cart)可以在直线滑轨上移动。一个杆(pole)一头连着小车,另一头悬空,可以不完全直立。小车的初始位置和杆的初始角度都是在一定范围内随机选取的。智能体可以控
DQN算法实战-小车上山 案例分析 实验环境 用线性近似求解最优策略 用深度Q学习求解最优策略 参考 案例分析 如图1所示,一个小车在一段范围内行驶。在任一时刻,在水平方向看,小车位置的范围是[-1.2,0.6],速度的范围是[-0.07,0.07]。在每个时刻,智能体可以对小车施加3种动作中的一种:向左施力、不施力、向右施力。智能体施力和小车的水平位置会共同决定小车下一时刻的速度
线性近似 最常使用的函数近似就是线性近似和人工神经网络。本节介绍线性近似。线性近似是用许多特征向量的线性组合来近似价值函数。特征向量则依赖于输入(即状态或状态动作对)。以动作价值近似为例,我们可以为每个状态动作对定义多个不同的特征x ( s , a ) = ( x j ( s , a ) : j ∈ J ),进而定义近似函数为这些特征的线性组合,即 对于状态函数也有类似的近似方法: 精确查找表
函数近似方法 有模型数值迭代算法、回合更新算法和时序差分更新算法,在每次更新价值函数时都只更新某个状态(或状态动作对)下的价值估计。但是,在有些任务中,状态和动作的数目非常大,甚至可能是无穷大,这时,不可能对所有的状态(或状态动作对)逐一进行更新。函数近似方法用参数化的模型来近似整个状态价值函数(或动作价值函数),并在每次学习时更新整个函数。这样,那些没有被访问过的状态(或状态动作对)的价值估计也
此示例演示了如何在高速公路驾驶场景中规划局部轨迹。 本示例使用参考路径和障碍物动态列表来生成自我车辆的替代轨迹。 自我车辆从DrivingScenario对象浏览提供的驾驶场景中定义的交通。 车辆会根据成本,可行性和无碰撞运动在自适应巡航控制,车道变更和车辆跟随操纵之间进行切换。 使用工具:matlab2020b 负载驾驶方案 首先加载提供的DrivingScenario对象,该对象定义当前工作
强化学习实战-训练DDPG智能体进行自适应巡航 此示例显示了如何在Simulink®中训练用于确定性巡航控制(ACC)的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体。 Simulink模型 此示例的强化学习环境是车辆和领头车的简单纵向动力学。训练的目标是通过控制纵向加速度和制动,使自车辆以设定的速度行驶,同时保持与领先车的安全距离。 指定两辆车的初始位置和速度。 x0_lead = 5
强化学习实战-训练PPO智能体完成自动泊车 在此示例中,通过自动泊车算法执行一系列操作,同时感应并避开狭窄空间中的障碍物。 它在自适应MPC控制器和RL智能体之间切换,以完成停车操作。 MPC控制器以恒定速度沿参考路径移动车辆,而算法则搜索空的停车位。 找到一个地点后,RL智能体会接管并执行预先训练的停车操作。 控制器可以获取有关环境(停车场)的先验知识,包括空旷地点和停放的车辆的位置。
强化学习实战-训练PPO智能体控制火箭着陆 环境 在此示例中,环境是一个3自由度火箭,以质量为圆盘表示。 火箭有两个推进器用于前进和旋转运动。 重力垂直向下作用,没有空气动力阻力。 训练的目标是使机器人在指定位置着陆。对于这个环境:1.火箭的运动的范围是X(水平轴)从-100到100米,Y(垂直轴)从0到120米。2.目标位置为(0,0)米,目标方向为0弧度。3.每个推进器施加的最大推力为8.5
简介 随着人工智能技术的迅速发展,移动机器人导航在拥挤的行人环境中有许多重要的应用,如医院、商场和食堂。在这些人群密集的场景中,安全高效地引导机器人是一个至关重要但仍然具有挑战性的问题。 目前的解决方案可以分为两类:基于模型的和基于学习的。基于模型的方法主要是利用社交交互的显式模型来扩展现有的多智能体碰撞避免解决方法。然而,模型参数需要针对不同的应用
不是大神,可以一起学习哈
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