MATLAB强化学习使用全解析+附代码（以DDPG PPO为例）

建立动作和观测的数据结构

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。

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  这句不要也行
actInfo = rlNumericSpec([1 1]);
actInfo.Name = 'flow';
numActions = actInfo.Dimension(1);% 这句不要也行

HRV_guide实例：

numObs = 8;
ObservationInfo = rlNumericSpec([8 1]);
ObservationInfo.Name = 'States & Delta';
ObservationInfo.Description = 'r, V, lon, lat, gamma, psi, delta_lon, delta_lat';numAct = 1;
ActionInfo = rlNumericSpec([1 1],...'LowerLimit',[MIN_action]',...'UpperLimit',[MAX_action]');            % 连续的输入空间
ActionInfo.Name = 'Guidance Action';

创建环境

根据观测、动作、环境step和reset函数创建环境

env = rlFunctionEnv(obsInfo,actInfo,stepfcn,resetfcn)

stepfcn为自己写的环境的step函数，resetfcn为环境的重置函数。

HRV_guide实例：

env = rlFunctionEnv(ObservationInfo,ActionInfo,'Hyper_Guidance_StepFunction','Hyper_Guidance_ResetFunction');

测试环境是否符合要求

% 测试环境变量
rng(0);   % 随机数种子
InitialObs = reset(env)
[NextObs,Reward,IsDone,LoggedSignals] = step(env,simulation_step);
NextObs
Reward

如果正常打印说明至少架构层面没有问题。

网络创建

Critic网络

% 网络创建
hiddenLayerSize = 128;observationPath = [imageInputLayer([numObs,1],'Normalization','none','Name','observation')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc1')reluLayer('Name','relu1')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc2')additionLayer(2,'Name','add')reluLayer('Name','relu2')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc3')reluLayer('Name','relu3')fullyConnectedLayer(1,'Name','fc4')];
actionPath = [imageInputLayer([numAct,1],'Normalization','none','Name','action')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc5')];% Create the layer graph.
criticNetwork = layerGraph(observationPath);
criticNetwork = addLayers(criticNetwork,actionPath);% Connect actionPath to observationPath.
criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'fc5','add/in2');

matlab2020a不支持featureInputLayer，换为imageInputLayer。additionLayer在网络中添加了一个连接点（输入number为2），之后先用layerGraph建图，然后将action的输入网络和critic的基础网络（Q网络需要输入s和a，所以这么设）在连接点连上（criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'fc5','add/in2');）。Critic网络图如下：

设置Critic网络训练参数

criticOptions = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-03,'GradientThreshold',1);
critic = rlQValueRepresentation(criticNetwork,ObservationInfo,ActionInfo,...'Observation',{'observation'},'Action',{'action'},criticOptions);

Actor网络

actorNetwork = [imageInputLayer([numObs,1],'Normalization','none','Name','observation')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc1')reluLayer('Name','relu1')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc2')reluLayer('Name','relu2')fullyConnectedLayer(hiddenLayerSize,'Name','fc3')reluLayer('Name','relu3')fullyConnectedLayer(numAct,'Name','fc4')tanhLayer('Name','tanh1')];

查看一下Actor a = π(s)网络结构：

plot(layerGraph(actorNetwork))

设置Actor网络训练参数

actorOptions = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-04,'GradientThreshold',1); % use gpu 'UserDevice','gpu'
actor = rlDeterministicActorRepresentation(actorNetwork,ObservationInfo,ActionInfo,...'Observation',{'observation'},'Action',{'tanh1'},actorOptions);

这里 rlDeterministicActorRepresentation 中需要说明观测是网络中的那个节点，动作输出是那个节点。

创建智能体

agentOptions = rlDDPGAgentOptions(...'SampleTime',simulation_step,...'TargetSmoothFactor',1e-3,...'ExperienceBufferLength',1e6 ,...'DiscountFactor',0.99,...'MiniBatchSize',256);
agentOptions.NoiseOptions.Variance = 1e-1;
agentOptions.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-6;
agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOptions);

'SampleTime’默认的就是1，具体含义目前不太清楚。

设置训练参数

maxepisodes = 1500;
maxsteps = ceil(Max_simulation_time/simulation_step);
trainingOptions = rlTrainingOptions(...'MaxEpisodes',maxepisodes,...'MaxStepsPerEpisode',maxsteps,...'StopOnError',"on",...'Verbose',false,...'Plots',"training-progress",...'StopTrainingCriteria',"AverageReward",...'StopTrainingValue',415,...'ScoreAveragingWindowLength',10,...'SaveAgentCriteria',"EpisodeReward",...'SaveAgentValue',415);

这里面有并行多进程的设置，但是并行的toolbox需要另外下载和配置。Verbose设置为true将在命令端打印训练中的reward。

开始训练

trainingStats = train(agent,env,trainingOptions);

MATLAB强化学习step函数文件和reset函数文件编写

reset函数文件

这个函数起始名如下（不需要输入）：

function [InitialObservation, LoggedSignal] = Hyper_Guidance_ResetFunction()

LoggedSignal在我看来就是一个记录需要的数据（可能是状态）的句柄，InitialObservation就是初始状态的设置（需要和之前定义的状态维度保持一致。下面给出一个在该函数中返回值的例子：

LoggedSignal.State = [INIT_r/r_scale;INIT_V/V_scale;INIT_theta;INIT_phi;INIT_gamma;INIT_psi;];
InitialObservation = [State_Obs_norm_1;State_Obs_norm_2;State_Obs_norm_3;State_Obs_norm_4;State_Obs_norm_5;State_Obs_norm_6;State_Obs_norm_7;State_Obs_norm_8];

step函数文件

这个函数起始名如下：

function [NextObs,Reward,IsDone,LoggedSignals] = Hyper_Guidance_StepFunction(Action,LoggedSignals)

可以看到step函数传入也有句柄 LoggedSignal，可以理解为通信句柄，在step函数内对它进行更新，所以输出也有 LoggedSignal。给出一个案例：高超声速飞行器在每一次step时通过 LoggedSignal拿到其6个状态变量的值，计算出 NextObs即下一时刻的观测值（注意状态变量时针对飞行器动力学模型而言的，观测值是我们定义在强化学习问题中的，可以理解为一个映射 s → obs）

Action就是传入的动作（使用它的时候别忘了其维度是之前设置的维度）。

设置好Reward机制和Done条件后这个文件就算写好了。

注意

在创建环境中：rlFunctionEnv(ObservationInfo,ActionInfo,'Hyper_Guidance_StepFunction','Hyper_Guidance_ResetFunction');

传入的函数名称要与我们写的reset和step文件名称相同。

MATLAB 强化学习2（以PPO为例）

matlab PPO既支持连续动作也支持离散动作。

numObs = 3; numAct = 2;

如果是连续动作：

actionInfo = rlNumericSpec([numAct 1],'LowerLimit',-1,'UpperLimit',1); % 连续的动作空间

如果是离散动作：

actionInfo = rlFiniteSetSpec(1:8) % 离散动作空间(8g)

对于观测，这里假设是连续的：

obsInfo = rlNumericSpec([numObs 1],... % 创建一个3x1的观测矩阵'LowerLimit',[-inf -inf 0  ]',...'UpperLimit',[ inf  inf inf]');
obsInfo.Name = 'observations';

创建环境：

env = rlFunctionEnv(obsInfo,actionInfo,'StepFunction','ResetFunction');

整体代码

numObs = 3; numAct = 2;
obsInfo = rlNumericSpec([numObs 1],... % 创建一个3x1的观测矩阵'LowerLimit',[-inf -inf 0  ]',...'UpperLimit',[ inf  inf inf]');
obsInfo.Name = 'observations';
% actionInfo = rlNumericSpec([numAct 1],...
%              'LowerLimit',-1,...
%              'UpperLimit',1);            % 连续的动作空间actionInfo = rlFiniteSetSpec([numAct 1]) % 离散动作空间
actionInfo.Name = 'Guidance Action';env = rlFunctionEnv(obsInfo,actionInfo,'StepFunction','ResetFunction');rng(0)criticLayerSizes = [200 100];
actorLayerSizes = [200 100];criticNetwork = [imageInputLayer([numObs 1 1],'Normalization','none','Name','observation')fullyConnectedLayer(criticLayerSizes(1),'Name','CriticFC1')reluLayer('Name','CriticRelu1')fullyConnectedLayer(criticLayerSizes(2),'Name','CriticFC2')reluLayer('Name','CriticRelu2')fullyConnectedLayer(1,'Name','CriticOutput')];criticOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-3);
critic = rlValueRepresentation(criticNetwork,env.getObservationInfo, ...'Observation',{'observation'},criticOpts);actorNetwork = [imageInputLayer([numObs 1 1],'Normalization','none','Name','observation')fullyConnectedLayer(actorLayerSizes(1),'Name','ActorFC1')reluLayer('Name','ActorRelu1')fullyConnectedLayer(actorLayerSizes(2),'Name','ActorFC2')reluLayer('Name','ActorRelu2')fullyConnectedLayer(numAct,'Name','Action')tanhLayer('Name','ActorTanh1')];  % 如为连续动作最后一层fullyConnectedLayer(2*numAct,'Name','Action')actorOptions = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-3);
actor = rlStochasticActorRepresentation(actorNetwork,env.getObservationInfo,env.getActionInfo,...'Observation',{'observation'}, actorOptions);opt = rlPPOAgentOptions('ExperienceHorizon',512,...'ClipFactor',0.2,...'EntropyLossWeight',0.02,...'MiniBatchSize',64,...'NumEpoch',3,...'AdvantageEstimateMethod','gae',...'GAEFactor',0.95,...'DiscountFactor',0.9995);agent = rlPPOAgent(actor,critic,opt);trainOpts = rlTrainingOptions(...'MaxEpisodes',20000,...'MaxStepsPerEpisode',1200,...'Verbose',false,...'Plots','training-progress',...'StopTrainingCriteria','AverageReward',...'StopTrainingValue',10000,...'ScoreAveragingWindowLength',100,...'SaveAgentCriteria',"EpisodeReward",...'SaveAgentValue',11000);trainingStats = train(agent,env,trainOpts);

这里如果动作空间是连续的，那么actor网络的输出维度是numAct即动作维度的两倍（因为对于动作的每一个维度需要生成一个μ和一个σ来产生高斯分布作为策略π）。

step函数和reset函数和ddpg例子中一样，如果是离散的动作，传入的Action为[1, numAct]中某个整数。

测试Agent

只需要load自动保存在savedAgents下的模型即可，名字为saved_agent:

simSteps = 60;
simOptions = rlSimulationOptions('MaxSteps',simSteps);
experience = sim(env,saved_agent,simOptions);
simActionSeries = reshape(experience.Action.GuidanceAction.Data, simSteps+1, 1);

上面这段代码可以获得size为61的Action序列。

关于PPO的actor

ppo的actor在连续动作下输出是num of action的两倍，比如两个连续动作，则输出为4*1，其中第一个维度和第二个维度为动作的均值，第三个和第四个维度是标准差，matlab自带的sim是将这个4维输出建立两个高斯分布再去采样，如果要转c自己写前向传播可以直接取两个均值作为输出即可，这样就成为确定性策略了。