6、REINFORCE算法的实现与实验分析

REINFORCE算法的实现与实验分析

1. 连续策略的正态分布实现

在强化学习中，我们可以使用正态分布来实现连续策略。以下是一段使用 PyTorch 实现的代码示例：

from torch.distributions import Normal
import torch

# 假设对于 1 个动作（如钟摆问题中的扭矩）
# 我们从策略网络中获取其均值和标准差
policy_net_output = torch.tensor([1.0, 0.2])
# 分布参数为 (均值, 标准差)，即 (loc, scale)
pdparams = policy_net_output
pd = Normal(loc=pdparams[0], scale=pdparams[1])

# 采样一个动作
action = pd.sample()
# => tensor(1.0295)，表示扭矩的大小

# 计算动作的对数概率
pd.log_prob(action)
# => tensor(0.6796)，该扭矩的对数概率

策略构建工作流程具有通用性，可轻松应用于离散和连续动作环境。这种简单性也是基于策略的算法的优势之一。

2. 动作采样方法

下面是 Reinforce 类中动作采样的相关方法：

# slm_lab/agent/algorithm/reinforce.py

class Reinforce(Algorithm):
    ...

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