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(mdl)

对于这个模型：

1. 平衡摆向上位置为0弧度，向下悬挂位置为$\pi$弧度。
2. 从智能体到环境的扭矩作用信号为–2至2 N·m。
3. 从环境中观察到的是摆角的正弦，摆角的余弦和摆角导数。
4. 每一步都会提供奖励$r_t$

在这里：

1. ${\theta }_t$是从直立位置开始的位移角度。
2. $\dot{{\theta }_t}$是位移角的导数。
3. $u_{t-1}$是上一个时间步的控制工作。

创建环境接口

为钟摆创建一个预定义的环境界面。

env = rlPredefinedEnv('SimplePendulumModel-Discrete')

界面具有离散的操作空间，智能体可以在其中将三个可能的扭矩值之一施加到摆锤上：–2、0或2 N·m。
要将摆的初始条件定义为向下悬挂，请使用匿名函数句柄指定环境重置函数。 此重置功能将模型工作区变量theta$\theta$设置为pi。

env.ResetFcn = @(in)setVariable(in,'theta0',pi,'Workspace',mdl);

从环境获取观察和动作规范信息

obsInfo = getObservationInfo(env)

actInfo = getActionInfo(env)

以秒为单位指定模拟时间Tf和智能体采样时间Ts。

Ts = 0.05;
Tf = 20;

固定随机生成器种子以提高可重复性。

rng(0)

创建DQN智能体

DQN智能体使用值函数作为评论者，根据观察和行动，去近似长期奖励。

由于DQN具有离散的动作空间，因此它可以依靠多输出评论者逼近器，这通常比依靠可比的单输出逼近器更有效。 多输出逼近器仅将观测值作为输入，而输出矢量则具有与可能的离散操作数一样多的元素。 当采取相应的离散操作时，每个输出元素代表从输入观察得出的预期长期累积奖励。

要创建评论者，请首先创建一个深度神经网络，该网络具有三个元素的输入矢量（用于摆角的正弦，余弦和导数），以及一个具有三个元素的输出矢量（–2、0或2 Nm动作） 。有关创建深度神经网络值函数表示的更多信息，请参见创建策略和值函数表示。

dnn = [
    featureInputLayer(3,'Normalization','none','Name','state')
    fullyConnectedLayer(24,'Name','CriticStateFC1')
    reluLayer('Name','CriticRelu1')
    fullyConnectedLayer(48,'Name','CriticStateFC2')
    reluLayer('Name','CriticCommonRelu')
    fullyConnectedLayer(3,'Name','output')];

查看评论者网络配置。

figure
plot(layerGraph(dnn))

使用rlRepresentationOptions指定评论者表示的选项。

criticOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',0.001,'GradientThreshold',1);

使用指定的深度神经网络和选项创建评论者表示。 您还必须为评论者指定观察和动作信息。有关更多信息，请参见rlQValueRepresentation。

critic = rlQValueRepresentation(dnn,obsInfo,actInfo,'Observation',{'state'},criticOpts);

要创建DQN智能体，请首先使用rlDQNAgentOptions指定DQN智能体选项。

agentOptions = rlDQNAgentOptions(...
    'SampleTime',Ts,...
    'TargetSmoothFactor',1e-3,...
    'ExperienceBufferLength',3000,... 
    'UseDoubleDQN',false,...
    'DiscountFactor',0.9,...
    'MiniBatchSize',64);

然后，使用指定的评论者表示形式和智能体选项创建DQN智能体。 有关更多信息，请参见rlDQNAgent。

agent = rlDQNAgent(critic,agentOptions);

训练智能体

要训练智能体，请首先指定训练选项。对于此示例，使用以下选项。

1. 每次训练最多进行1000个episodes，每个情节最多可以持续500时间。

2. 在“情节管理器”对话框中显示训练进度（设置Plots选项），并禁用命令行显示（将Verbose选项设置为false）。

3. 当智能体连续五个episodes获得的平均累积奖励大于–1100时，请停止训练。在这一点上，智能体可以以最小的控制力快速地使摆锤处于直立位置。

4. 为累积奖励大于–1100的每个episode保存智能体的副本。

trainingOptions = rlTrainingOptions(...
    'MaxEpisodes',1000,...
    'MaxStepsPerEpisode',500,...
    'ScoreAveragingWindowLength',5,...
    'Verbose',false,...
    'Plots','training-progress',...
    'StopTrainingCriteria','AverageReward',...
    'StopTrainingValue',-1100,...
    'SaveAgentCriteria','EpisodeReward',...
    'SaveAgentValue',-1100);

使用训练函数训练智能体。 训练此智能体是一个计算密集型过程，需要几分钟才能完成。 为了节省运行本示例的时间，请通过将doTraining设置为false来加载预训练的智能体。 要自己训练智能体，请将doTraining设置为true。

doTraining = false;

if doTraining
    % Train the agent.
    trainingStats = train(agent,env,trainingOptions);
else
    % Load the pretrained agent for the example.
    load('SimulinkPendulumDQNMulti.mat','agent');
end

智能体仿真

要验证训练有好的智能体的表现，请在摆环境中对其进行仿真。 有关智能体模拟的更多信息，请参见rlSimulationOptions和sim。

simOptions = rlSimulationOptions('MaxSteps',500);
experience = sim(env,agent,simOptions);

最后

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