强化学习卡之Maltab/Simulink实现

1. 建立环境

a. 建立动作和观测对象

动作和观测可以分为两种：rlNumericSpec和rlFiniteSetSpec。

• rlNumericSpec：代表连续的动作或观测数据。
• rlFiniteSetSpec：代表离散的动作或观测数据。

代码如下：

obsInfo = rlNumericSpec([3 1],… % 创建一个3x1的观测矩阵
		    'LowerLimit',[-inf -inf 0  ]',...
		    'UpperLimit',[ inf  inf inf]');
obsInfo.Name = 'observations';
obsInfo.Description = 'integrated error, error, and measured height';
numObservations = obsInfo.Dimension(1); % 取观测矩阵的维度
actInfo = rlNumericSpec([1 1]);
actInfo.Name = 'flow';
numActions = actInfo.Dimension(1);

在命令行窗口输入obsInfo，输出如下：

在命令行窗口输入actInfo，输出如下：

b. 建立环境交互对象

使用rlSimulinkEnv函数建立环境交互对象，使用方法如下：
env = rlSimulinkEnv(mdl,agentBlock,obsInfo,actInfo)
代码如下：

env = rlSimulinkEnv('rlwatertank','rlwatertank/RL Agent',obsInfo,actInfo);

设置一个自定义的复位函数，在每回合开始的时候给予模型一个随机的参考值。
env.ResetFcn = @(in)localResetFcn(in);
@为创建一个函数句柄
in只是localResetFcn输入和输出参数名
定义localResetFcn函数如下：

function in = localResetFcn(in)

% randomize reference signal blk = sprintf('rlwatertank/Desired \nWater Level'); % 把参考信号的地址转化为字符串
h = 3*randn + 10; % randn为符合正太分布的随机数
while h <= 0 || h >= 20
   h = 3*randn + 10;
end
in = setBlockParameter(in,blk,'Value',num2str(h)); % 输出参考信号的值

% randomize initial height h = 3*randn + 10;
while h <= 0 || h >= 20
   h = 3*randn + 10;
end
blk = 'rlwatertank/Water-Tank System/H'; % 把水位高度的地址赋给blk
in = setBlockParameter(in,blk,'InitialCondition',num2str(h)); % 输出
end

定义仿真时间步长和agent采样步长（单位：秒）

Ts = 1.0;
Tf = 200;

固定随机数的种子以重复生成
rng(0)

c. 创建DDPG agent

i. 首先建立一个深度神经网络，它具有2个输入（观测和动作）和1一个输出，代码如下：

	   1. statePath = [
	   2.     imageInputLayer([numObservations 1 1],'Normalization','none','Name','State')
	   3.     fullyConnectedLayer(50,'Name','CriticStateFC1')
	   4.     reluLayer('Name','CriticRelu1')
	   5.     fullyConnectedLayer(25,'Name','CriticStateFC2')];
	   6. actionPath = [
	   7.     imageInputLayer([numActions 1 1],'Normalization','none','Name','Action')
	   8.     fullyConnectedLayer(25,'Name','CriticActionFC1')];
	   9. commonPath = [
	   10.     additionLayer(2,'Name','add')
	   11.     reluLayer('Name','CriticCommonRelu')
	   12.     fullyConnectedLayer(1,'Name','CriticOutput')];
	   13. criticNetwork = layerGraph();
	   14. criticNetwork = addLayers(criticNetwork,statePath);
	   15. criticNetwork = addLayers(criticNetwork,actionPath);
	   16. criticNetwork = addLayers(criticNetwork,commonPath);
	   17. criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'CriticStateFC2','add/in1');
	   18. criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'CriticActionFC1','add/in2');

查看神经网络的结构

1. figure
2. plot(criticNetwork)

ii. 创建评价表示

设置学习速度、梯度下降速率，将其与相应的动作和观察相连

1. criticOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-03,'GradientThreshold',1);
2. critic = rlRepresentation(criticNetwork,obsInfo,actInfo,'Observation',{'State'},'Action',{'Action'},criticOpts);

iii. 创建动作表示

DDPG agent通过动作表示来决定采取哪一个动作。
首先要创建一个以观测为输入、动作为输出的深度神经网络。

1. actorNetwork = [
     imageInputLayer([numObservations 1 1],'Normalization','none','Name','State')
     fullyConnectedLayer(3, 'Name','actorFC')
     tanhLayer('Name','actorTanh')
     fullyConnectedLayer(numActions,'Name','Action')
     ];
 2. actorOptions = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-04,'GradientThreshold',1);
 3. actor = rlRepresentation(actorNetwork,obsInfo,actInfo,'Observation',{'State'},'Action',{'Action'},actorOptions);

iv. 创建DDPG agent

1. agentOpts = rlDDPGAgentOptions(...
2.     'SampleTime',Ts,...
3.     'TargetSmoothFactor',1e-3,...
4.     'DiscountFactor',1.0, ...
5.     'MiniBatchSize',64, ...
6.     'ExperienceBufferLength',1e6); 
7. agentOpts.NoiseOptions.Variance = 0.3;
8. agentOpts.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5;
9. agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOpts);