强化学习经验池更新位置指针

博客介绍了循环缓冲区或循环队列的实现逻辑,通过更新位置指针和模运算,使新数据在达到缓冲区容量时覆盖旧数据,实现循环存储。这种设计能在有限内存中有效存储和访问数据,常用于强化学习中存储智能体经验以用于训练。

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self.position = (self.position + 1) % self.capacity  

上面代码可以实现一个循环缓冲区或循环队列,逻辑是更新一个位置指针,以确保当达到缓冲区的容量时,新的数据会覆盖旧的数据,从而实现循环存储。

  1. self.position 是一个指针,指向当前要写入数据的位置。
  2. self.capacity 是缓冲区的总容量。
  3. (self.position + 1) % self.capacity 这部分代码负责更新位置指针。它首先将当前位置加1,然后使用模运算(%)来确保结果不会超出缓冲区的容量。如果 self.position + 1 等于 self.capacity,模运算的结果将是0,意味着指针将回到缓冲区的开始位置,从而覆盖最早存储的数据。如果 self.position + 1 小于 self.capacity,则指针将简单地移动到下一个位置。

这种设计允许缓冲区在有限的内存空间内有效地存储和循环访问数据,特别是当新的数据不断生成并需要覆盖旧的数据时。在强化学习中,这通常用于存储智能体的经验(例如,状态、动作、奖励和新的状态),以便稍后用于训练。

### 关于强化学习多目标优化的MATLAB代码实现 #### 背景概述 强化学习是一种通过试错机制让智能体学会完成特定任务的方法。在多目标优化场景下,强化学习可以通过设计合适的奖励函数来平衡多个目标之间的关系[^4]。以下是基于已知引用内容以及专业知识构建的一个简单示例。 --- #### 示例代码:基于DQN的多目标跟踪 (MOT) 以下是一个简化版的核心代码片段,展示了如何利用深度Q网络(DQN)解决多目标跟踪问题: ```matlab % 初始化参数 gamma = 0.9; % 折扣因子 epsilon = 1.0; % 初始探索率 min_epsilon = 0.01; decay_rate = 0.99; % 定义环境和模型 state_size = 8; % 假设状态空间维度为8 action_size = 4; % 动作空间大小为4 memory = []; % 经验回放初始化为空 % 创建神经网络模型 model = create_dqn_model(state_size, action_size); function q_values = dqn_predict(model, state) % 使用当前模型预测Q值 q_values = predict(model, state); end function model = train_dqn_step(memory, model, gamma) % 随机采样一批经验进行训练 batch = sample_batch(memory); states = cat(2, batch.states{:}); actions = vertcat(batch.actions); rewards = vertcat(batch.rewards); next_states = cat(2, batch.next_states{:}); target_q = predict(model, next_states); % 计算下一个状态的最大Q值 targets = rewards + gamma * max(target_q,[],2); % 更新模型权重 model = fitnet(model, states, targets'); end ``` 上述代码实现了基本的DQN框架,适用于简单的多目标跟踪问题[^1]。 --- #### 示例代码:基于粒子群优化(PSO)的强化学习预测 如果希望结合粒子群优化(PSO),可以参考如下代码片段: ```matlab % PSO 参数设置 num_particles = 30; % 粒子数量 max_iterations = 100; % 最大迭代次数 c1 = 2; c2 = 2; % 学习因子 w = 0.7; % 惯性权重 % 初始化粒子位置和速度 particles_position = rand(num_particles, dimension) .* (ub - lb) + lb; particles_velocity = zeros(size(particles_position)); for iter = 1:max_iterations for i = 1:num_particles current_fitness(i) = evaluate_fitness(particles_position(i,:)); % 计算适应度 if current_fitness(i) < pbest_fitness(i) pbest_position(i,:) = particles_position(i,:); pbest_fitness(i) = current_fitness(i); end end gbest_index = find(current_fitness == min(current_fitness)); gbest_position = pbest_position(gbest_index,:); % 更新粒子速度和位置 r1 = rand(); r2 = rand(); particles_velocity = w*particles_velocity ... + c1*r1*(pbest_position-particles_position) ... + c2*r2*(gbest_position-ones(num_particles,1)*gbest_position); particles_position = particles_position + particles_velocity; end ``` 此代码可用于增强强化学习中的超参数调优或策略改进[^2]。 --- #### 示例代码:基于多动作深度强化学习的柔性车间调度(FJSP) 对于更复杂的多目标优化问题,例如柔性车间调度(FJSP),可以采用多指针图网络(MPGN)架构配合多近端策略优化(multi-PPO)算法: ```matlab % MPGN 架构定义 graph_encoder = graph_neural_network(input_graph_features); job_operation_policy = pointer_decoder(graph_encoder.output_job_embeddings); machine_operation_policy = pointer_decoder(graph_encoder.output_machine_embeddings); % multi-PPO 训练逻辑 policy_loss = compute_policy_gradient_loss(action_log_probs, advantages); value_loss = compute_value_function_loss(predicted_values, returns); total_loss = policy_loss + value_coefficient * value_loss; % 反向传播更新 gradients = gradients(total_loss, network_parameters); apply_gradients(gradients, optimizer); ``` 这段代码展示了一个端到端的学习框架,适合处理涉及多个决策变量的复杂优化问题[^3]。 --- #### 总结 以上提供了三种不同的MATLAB代码实现方式,分别针对多目标跟踪、粒子群优化辅助的强化学习预测以及柔性车间调度问题。每种方法都体现了强化学习在不同领域内的应用潜力。 ---
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