强化学习SAC算法简介_多目标sac算法

        SAC（Soft Actor-Critic）是一种基于模型的深度强化学习算法，它结合了Actor-Critic算法和基于模型的策略优化算法的优点。SAC算法能够高效地解决连续动作空间中的强化学习问题，尤其适用于具有高维度状态空间和动作空间的问题。

一、基本原理

        SAC算法的基本原理如下：

        （1）建立一个价值函数（Value Function），用于评估在给定状态下采取不同动作的优劣。

        （2）建立一个策略函数（Policy Function），用于确定在给定状态下采取何种动作。

        （3）通过最大化期望回报来学习价值函数和策略函数。

        （4）利用所学习的价值函数对策略进行评估，并利用所学习的策略函数选择具有最大期望回报的动作。。

二、主要应用

        SAC算法主要解决以下类型的强化学习问题：

        1.连续动作空间中的控制问题，例如自动驾驶、机器人控制等。

        2.具有高维度状态空间和动作空间的问题，例如大规模多智能体系统、复杂的游戏等。。

三、算法流程

        以下是使用SAC算法解决强化学习问题的基本流程：

        1.初始化：定义神经网络的架构，初始化价值函数和策略函数的参数。

        2.收集经验：在环境中执行当前策略并记录状态、动作、奖励和下一个状态等信息。

        3.更新价值函数：利用所收集的经验，使用梯度下降方法更新价值函数。

        4.更新策略函数：利用所收集的经验，使用梯度上升方法更新策略函数。

        5.选择动作：根据当前状态和所学习的策略函数选择一个动作并执行。

        6.重复步骤2-5直到满足终止条件，如达到最大迭代次数或策略收敛。

        以下是一个伪代码示例：

import tensorflow as tf 

import numpy as np 

import gym 

 

# 定义神经网络架构 

state_size = 4 

action_size = 2 

value_size = 1 

policy_size = 20 

layers = [tf.keras.layers.Dense(policy_size, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='softmax')] 

value_layers = [tf.keras.layers.Dense(value_size)] 

 

# 初始化参数 

alpha = 0.005  # 学习率 

gamma = 0.99  # 折扣因子 

beta = 0.1  #熵权重 

tau = 0.005  # 目标网络更新率 

num_episodes = 1000  # 迭代次数 

batch_size = 20  # 批处理大小 

 

# 定义SAC模型 

class SAC: 

    def __init__(self, state_size, action_size, value_size): 

        self.state_size = state_size 

        self.action_size = action_size 

        self.value_size = value_size 

        self.model = tf.keras.models.Sequential() 

        self.target_model = tf.keras.models.Sequential() 

        for layer in value_layers: 

            self.model.add(layer) 

            self.target_model.add(layer) 

        self.model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=alpha)) 

        self.target_model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=tau)) 

        self.policy_model = tf.keras.Sequential(layers) 

        self.policy_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam()) 

        self.action_logits = self.policy_model(np.zeros((1, state_size), dtype=np.float32), training=True)  # 初始化策略函数输出 

        self.action_probs = tf.nn.softmax(self.action_logits)  # 将策略函数输出转换为概率分布