6、REINFORCE算法实现与实验分析

REINFORCE算法实现与实验分析

1. 连续策略的正态分布实现

在强化学习中，连续策略可以使用正态分布来实现。以下是一个使用PyTorch实现的示例代码：

from torch.distributions import Normal
import torch

# suppose for 1 action (Pendulum: torque)
# we obtain its mean and std from a policy network
policy_net_output = torch.tensor([1.0, 0.2])
# the pdparams are (mean, std), or (loc, scale)
pdparams = policy_net_output
pd = Normal(loc=pdparams[0], scale=pdparams[1])

# sample an action
action = pd.sample()
# => tensor(1.0295), the amount of torque

# compute the action log probability
pd.log_prob(action)
# => tensor(0.6796), log probability of this torque

这个代码片段展示了如何使用正态分布来采样动作，并计算动作的对数概率。策略构建工作流程具有通用性，可以轻松应用于离散和连续动作环境，这也是基于策略的算法的优势之一。

2. REINFORCE算法的实现