rlMDPEnv
Создайте среду марковского процесса принятия решений для обучения с подкреплением
Описание
Марковский процесс принятия решений (MDP) является стохастическим процессом управления с дискретным временем. Это служит математической основой для моделирования принятия решения в ситуациях, где результаты частично случайны и частично под управлением лица, принимающего решения. MDPs полезны для изучения задач оптимизации, решенных с помощью обучения с подкреплением. Используйте rlMDPEnv создать среду марковского процесса принятия решений для обучения с подкреплением в MATLAB®.
Создание
Синтаксис
Входные параметры
Свойства
Функции объекта
getActionInfo | Получите спецификации данных о действии из среды обучения с подкреплением или от агента |
getObservationInfo | Получите спецификации данных о наблюдении из среды обучения с подкреплением или от агента |
sim | Симулируйте обученных агентов обучения с подкреплением в заданной среде |
train | Обучите агентов обучения с подкреплением в заданной среде |
validateEnvironment | Проверьте пользовательскую среду обучения с подкреплением |
Примеры
Создайте среду мира сетки
В данном примере рассмотрите мир сетки 5 на 5 со следующими правилами:
Мир сетки 5 на 5 ограничен границами, с 4 возможными действиями (Север=1, Юг=2, Восток=3, Запад=4).
Агент стартует с ячейки [2,1] (вторая строка, первый столбец).
Агент получает вознаграждение +10, если он достигает терминального состояния в ячейке [5,5] (синяя).
Среда содержит специальный скачок от ячейки [2,4] к ячейке [4,4] с вознаграждением +5.
Агент блокируется препятствиями в ячейках [3,3], [3,4], [3,5] и [4,3] (черные ячейки).
Все другие действия приводят к вознаграждению -1.
Во-первых, создайте GridWorld объект с помощью createGridWorld функция.
GW = createGridWorld(5,5)
GW =
GridWorld with properties:
GridSize: [5 5]
CurrentState: "[1,1]"
States: [25x1 string]
Actions: [4x1 string]
T: [25x25x4 double]
R: [25x25x4 double]
ObstacleStates: [0x1 string]
TerminalStates: [0x1 string]
Теперь установите начальную букву, терминал и состояния препятствия.
GW.CurrentState = '[2,1]'; GW.TerminalStates = '[5,5]'; GW.ObstacleStates = ["[3,3]";"[3,4]";"[3,5]";"[4,3]"];
Обновите матрицу переходов для состояний препятствия и установите правило скачка по состояниям препятствия.
updateStateTranstionForObstacles(GW) GW.T(state2idx(GW,"[2,4]"),:,:) = 0; GW.T(state2idx(GW,"[2,4]"),state2idx(GW,"[4,4]"),:) = 1;
Затем задайте вознаграждения в матрице вознаграждений при переходе.
nS = numel(GW.States); nA = numel(GW.Actions); GW.R = -1*ones(nS,nS,nA); GW.R(state2idx(GW,"[2,4]"),state2idx(GW,"[4,4]"),:) = 5; GW.R(:,state2idx(GW,GW.TerminalStates),:) = 10;
Теперь используйте rlMDPEnv создать среду мира сетки с помощью GridWorld объект GW.
env = rlMDPEnv(GW)
env =
rlMDPEnv with properties:
Model: [1x1 rl.env.GridWorld]
ResetFcn: []
Можно визуализировать среду мира сетки с помощью plot функция.
plot(env)
