【亲测免费】 TD3_BC 项目使用教程

1、项目的目录结构及介绍

TD3_BC/
├── LICENSE
├── README.md
├── TD3_BC.py
├── main.py
├── run_experiments.sh
└── utils.py

• LICENSE: 项目许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目说明文档，包含项目的基本介绍和使用方法。
• TD3_BC.py: 核心算法实现文件，包含 TD3+BC 算法的具体实现。
• main.py: 项目的主启动文件，负责初始化和运行实验。
• run_experiments.sh: 运行实验的脚本文件，用于自动化执行实验。
• utils.py: 工具函数文件，包含一些辅助函数和工具类。

2、项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化和运行实验。以下是文件的主要内容和功能介绍：

import TD3_BC
import utils

def main():
    # 初始化环境和参数
    env = utils.make_env("environment_name")
    params = utils.load_params("config_file_path")
    
    # 创建 TD3+BC 代理
    agent = TD3_BC.TD3_BC(env, params)
    
    # 运行实验
    agent.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

• 初始化环境: 使用 utils.make_env 函数创建环境实例。
• 加载参数: 使用 utils.load_params 函数加载配置文件中的参数。
• 创建代理: 创建 TD3+BC 代理实例，传入环境和参数。
• 运行实验: 调用代理的 train 方法开始训练。

3、项目的配置文件介绍

config.yaml

配置文件 config.yaml 包含项目运行所需的各种参数，以下是配置文件的示例内容：

environment_name: "HalfCheetah-v2"
learning_rate: 0.001
batch_size: 100
buffer_size: 1000000
discount_factor: 0.99
tau: 0.005
policy_noise: 0.2
noise_clip: 0.5
policy_delay: 2

• environment_name: 环境名称，指定要使用的强化学习环境。
• learning_rate: 学习率，控制模型更新的步长。
• batch_size: 批量大小，每次训练时从经验池中抽取的样本数量。
• buffer_size: 经验池大小，存储经验样本的最大数量。
• discount_factor: 折扣因子，用于计算未来奖励的折扣。
• tau: 软更新参数，控制目标网络的更新速度。
• policy_noise: 策略噪声，用于探索。
• noise_clip: 噪声裁剪，限制噪声的最大值。
• policy_delay: 策略延迟，控制策略更新的频率。

通过修改配置文件中的参数，可以调整模型的训练行为和性能。