<think>好的，用户需要一个完整的Python代码示例，使用Anaconda环境和Adam优化器，基于Actor-Critic框架实现无人机路径规划，而且不依赖Gym库。首先，我需要确认用户的具体需求。他们可能是在开发无人机路径规划系统，希望用深度强化学习的方法，特别是Actor-Critic算法。用户可能已经了解过Actor-Critic的基本原理，现在需要实际的代码来应用在自己的项目上。
接下来，用户提到要使用Anaconda环境，所以代码的环境配置需要符合conda的流程。引用中的参考[2]提供了安装Anaconda、创建虚拟环境、安装PyTorch等步骤，这些可以作为基础。但用户不希望依赖Gym库，这意味着需要自己模拟环境，比如无人机的运动模型和路径规划的奖励机制。
用户需要的是完整可运行的代码，所以必须确保代码结构清晰，包含Actor和Critic网络的定义、经验回放、训练循环等部分。同时，路径规划问题通常涉及状态空间（如位置、速度）、动作空间（如加速度、转向）和奖励函数（如到达目标、避免障碍）。需要设计一个简化的环境来代替Gym的功能。
考虑到用户可能对无人机动力学模型不熟悉，代码中的环境部分需要简化，比如使用二维平面，定义起点和终点，障碍物检测等。奖励函数应该鼓励无人机接近目标，同时惩罚碰撞障碍物或超出边界。
在代码实现上，Actor网络输出策略（比如方向或速度的变化），Critic网络评估状态的价值。使用Adam优化器分别更新两个网络。经验回放机制可以提高样本利用率，减少相关性。训练过程中需要定义状态转移、奖励计算和策略更新。
另外，用户可能需要代码中的参数可调，比如学习率、折扣因子、网络结构等，以便根据实际情况调整。同时，要确保代码没有依赖Gym，所有环境交互部分都需要自行实现。
最后，测试代码是否能够运行，检查是否有语法错误，比如缩进、变量命名是否正确。提供执行命令，如python train.py，并说明如何保存和加载模型参数，如引用[3]中提到的参数文件。
可能的问题点：无人机环境的复杂性如何简化？是否需要考虑连续动作空间？在示例中，可能将动作简化为二维方向上的速度变化，状态包括位置、速度、目标位置和障碍物信息。奖励函数的设计需要平衡到达目标和避免障碍的权重，可能需要多次调整。
总结步骤：1. 环境配置；2. 模拟环境类实现；3. Actor和Critic网络定义；4. 经验回放缓冲区；5. 训练循环，包括状态更新、动作选择、奖励计算、网络更新；6. 参数保存与加载；7. 测试代码可运行性。</think>根据您的要求，我将为您提供一个基于Actor-Critic框架的无人机路径规划实现方案。该方案包含完整的Python代码和环境配置说明，采用Anaconda管理依赖并基于PyTorch实现。
### 一、环境配置
```bash
conda create -n ac-drone python=3.8
conda activate ac-drone
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
pip install numpy matplotlib
```
### 二、完整代码实现
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import random
from collections import deque
class DroneEnv:
"""自定义无人机环境（替代Gym）"""
def __init__(self):
self.start_pos = np.array([0, 0])
self.target_pos = np.array([10, 10])
self.obstacles = [np.array([5,5]), np.array([7,8])]
self.max_step = 100
self.reset()
def reset(self):
self.pos = self.start_pos.copy()
self.step_count = 0
return self._get_state()
def _get_state(self):
return np.concatenate([self.pos, self.target_pos])
def step(self, action):
action = np.clip(action, -1, 1) # 限制动作范围
self.pos += action * 0.5 # 位置更新
self.step_count += 1
# 计算奖励
dist = np.linalg.norm(self.target_pos - self.pos)
reward = -dist * 0.1 # 距离奖励
# 碰撞检测
for obs in self.obstacles:
if np.linalg.norm(obs - self.pos) < 1:
reward -= 10
done = True
return self._get_state(), reward, done
done = (dist < 1) or (self.step_count >= self.max_step)
return self._get_state(), reward, done
class Actor(nn.Module):
"""策略网络"""
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(Actor, self).__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Linear(state_dim, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, action_dim),
nn.Tanh()
)
def forward(self, state):
return self.net(state)
class Critic(nn.Module):
"""价值网络"""
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(Critic, self).__init__()
self.net = nn.Sequential(
nn.Linear(state_dim + action_dim, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 1)
)
def forward(self, state, action):
return self.net(torch.cat([state, action], 1))
class AC_Agent:
def __init__(self, state_dim, action_dim):
self.actor = Actor(state_dim, action_dim)
self.critic = Critic(state_dim, action_dim)
self.actor_optim = optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=1e-4)
self.critic_optim = optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=3e-4)
self.gamma = 0.99
self.buffer = deque(maxlen=100000)
def select_action(self, state):
state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
return self.actor(state).detach().numpy()[0]
def update(self, batch_size=128):
if len(self.buffer) < batch_size:
return
batch = random.sample(self.buffer, batch_size)
states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch)
# 转换为张量
states = torch.FloatTensor(states)
actions = torch.FloatTensor(actions)
rewards = torch.FloatTensor(rewards).unsqueeze(1)
next_states = torch.FloatTensor(next_states)
dones = torch.FloatTensor(dones).unsqueeze(1)
# 价值网络更新
target_q = rewards + (1 - dones) * self.gamma * self.critic(next_states, self.actor(next_states))
current_q = self.critic(states, actions)
critic_loss = nn.MSELoss()(current_q, target_q.detach())
self.critic_optim.zero_grad()
critic_loss.backward()
self.critic_optim.step()
# 策略网络更新
actor_loss = -self.critic(states, self.actor(states)).mean()
self.actor_optim.zero_grad()
actor_loss.backward()
self.actor_optim.step()
def save(self, filename):
torch.save({
'actor': self.actor.state_dict(),
'critic': self.critic.state_dict()
}, filename)
# 训练参数
EPISODES = 500
BATCH_SIZE = 128
# 初始化环境和智能体
env = DroneEnv()
agent = AC_Agent(state_dim=4, action_dim=2)
# 训练循环
for episode in range(EPISODES):
state = env.reset()
total_reward = 0
while True:
action = agent.select_action(state)
next_state, reward, done = env.step(action)
agent.buffer.append((
state,
action,
reward,
next_state,
done
))
agent.update(BATCH_SIZE)
total_reward += reward
state = next_state
if done:
break
if episode % 50 == 0:
print(f"Episode: {episode}, Reward: {total_reward:.2f}")
agent.save(f"ac_drone_{episode}.pth")
```
### 三、算法说明
1. **环境建模**：自定义`DroneEnv`类实现无人机运动学模型：
- 状态空间：当前位置(2D) + 目标位置(2D) = 4维
- 动作空间：速度增量(2D)，范围[-1,1]
- 奖励函数：基于目标距离的负奖励 + 碰撞惩罚
2. **网络结构**：
- Actor网络：输出连续动作空间，使用Tanh激活约束输出范围
- Critic网络：评估状态-动作对的Q值，输入维度为状态+动作
3. **训练流程**：
- 采用经验回放机制提升训练稳定性
- 使用Adam优化器分别更新两个网络
- 策略更新采用梯度上升法：$θ ← θ + α∇_θJ(θ)$[^1]
### 四、执行方法
```bash
python train.py # 训练模型
python play.py ac_drone_450.pth # 测试训练好的模型（需自行实现可视化）
```
###
本文探讨多Agent系统中，如何运用动态规划法高效求解最优联盟结构问题，以实现任务的最优分配。通过分析联盟值的特性，文章指出动态规划法能够显著降低计算复杂度，避免穷举法的高时间成本。
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