基于策略梯度的强化学习示例代码解析

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习如何在给定环境中做出最优决策。其中，策略梯度是强化学习中的一个重要算法。本文将解析一个基于策略梯度的强化学习示例代码。

示例代码概述

该示例代码使用了一个简单的环境，智能体在一个二维空间中移动，目标是到达目标位置。代码中使用了策略梯度算法来训练智能体。

代码结构

  1. 环境设置：定义了一个简单的环境，包含智能体可以移动的位置和目标位置。
  2. 策略网络：定义了一个策略网络，用于预测智能体在每个状态下的动作概率。
  3. 策略梯度算法：实现策略梯度算法，用于更新策略网络的参数。
  4. 训练过程：通过与环境交互，不断更新策略网络的参数，提高智能体的性能。

代码示例


class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, action_dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        x = self.softmax(x)
        return x

# 策略梯度算法代码示例
def policy_gradient_step(policy_network, state, action, reward, next_state, gamma):
    log_probs = policy_network(state).gather(1, action)
    policy_loss = -log_probs * reward
    returns = calculate_returns(next_state, gamma)
    returns = (returns - returns.mean()) / (returns.std() + 1e-6)
    policy_loss = policy_loss + returns * log_probs
    policy_network.zero_grad()
    policy_loss.backward()
    policy_network.optimizer.step()

扩展阅读

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