MATLAB的强化学习工具箱(Reinforcement Learning Toolbox)使用细节注意

普遍问题

step function和reset function执行顺序

  • ResetFunc (-1 Episode)
  • StepFunc (0 step)
  • ResetFunc (0 Episode)
  • ResetFunc (1 Episode)
  • StepFunc (1 step)

Discrete Action Space

当actions组合较少时,可以不用预分配cell空间,可以动态添加cell的数量或cell里的元素;
当actions的组合较多时,以递增方式动态增加cell的数量或元胞中元素的数量会导致 Out of Memory,需要预分配空间;
当actions的组合非常多时,预分配cell空间也会导致Out of Memory。
相关问题1: link.
相关问题2:

要在 MATLAB 中验证是否成功启用了 Reinforcement Learning Toolbox,可以按照以下步骤操作: ### 步骤 1: 检查 Toolbox 是否已安装 运行以下命令检查当前系统中是否安装了 **Reinforcement Learning Toolbox**: ```matlab ver ``` 这将列出所有已安装的工具箱。查找列表中是否存在 `Reinforcement Learning Toolbox`。 --- ### 步骤 2: 测试核心功能 尝试运行一些简单的强化学习相关函数,例如创建一个环境或智能体。如果这些函数正常工作,则说明 toolbox 已启用。示例代码如下: ```matlab % 创建一个简单的离散状态空间模型作为测试环境 env = rlPredefinedEnv("CartPole-Discrete"); % 查看环境信息 disp(env); % 定义 Q-learning 算法并初始化智能体 agentOpts = rlQAgentOptions; qTable = rlTable(getObservationInfo(env), getActionInfo(env)); agent = rlQAgent(qTable, agentOpts); ``` 如果没有报错并且能够生成对应的对象实例,则表明 **Reinforcement Learning Toolbox** 启用成功。 --- ### 步骤 3: 使用 try-catch 验证模块可用性 如果你不确定某些函数是否会触发错误,可以用以下脚本检测: ```matlab try env = rlPredefinedEnv("CartPole-Discrete"); disp('Reinforcement Learning Toolbox 已启用'); catch ME fprintf('Error: %s\n', ME.message); end ``` 若提示类似 `'rlPredefinedEnv' requires Reinforcement Learning Toolbox.` 的消息,则需要确认许可证有效性或将该工具包添加到路径中。 ---
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