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getActionInfo

从强化学习环境、智能体或经验缓冲区中获取动作数据规范

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语法

getActionInfo(env)
actInfo = getActionInfo(代理)
actInfo = getActionInfo(buffer)

描述

例子

actInfo= getActionInfo (env）从强化学习环境中提取动作信息env．

actInfo= getActionInfo (代理）从强化学习代理中提取动作信息代理．

actInfo= getActionInfo (缓冲）从经验缓冲区中提取动作信息缓冲．

例子

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提取可以用于创建其他环境或代理的操作和观察信息。

本例的强化学习环境是自我车和前车的简单纵向动力学。训练目标是通过控制纵向加速度(和制动)，使自我车以设定的速度行驶，同时与前车保持安全距离。此示例使用与基于模型预测的自适应巡航控制系统(模型预测控制工具箱)的例子。

打开模型，创建强化学习环境。

mdl =“rlACCMdl”；open_system (mdl);Agentblk = [mdl .' / RL代理'];创建观测信息obsInfo = rlNumericSpec([3 1]，“LowerLimit”负无穷*的(1),“UpperLimit”,正* (3,1));obsInfo。Name =“观察”；obsInfo。描述=关于速度误差和自我速度的信息；%动作信息actInfo = rlNumericSpec([1 1]，“LowerLimit”3,“UpperLimit”2);actInfo。Name =“加速”；%定义环境env = rl金宝appSimulinkEnv(mdl,agentblk,obsInfo,actInfo)
env = 金宝appSimulinkEnvWithAgent with properties: Model: rlACCMdl AgentBlock: rlACCMdl/RL Agent ResetFcn: [] UseFastRestart: on

强化学习环境env是一个金宝appSimulinkWithAgent具有上述属性的对象。

从强化学习环境中提取动作和观察信息env．

actInfoExt = getActionInfo(env)
actInfoExt = rlNumericSpec with properties: LowerLimit: -3 UpperLimit: 2名称:"acceleration"描述:[0x0 string]维度:[1 1]数据类型:"double"
obsInfoExt = getObservationInfo(env)
obsInfoExt = rlNumericSpec with properties: LowerLimit: [3x1 double] UpperLimit: [3x1 double]名称:"observations"描述:"information on velocity error and ego velocity"维度:[3 1]DataType: "double"

动作信息包含加速度值，而观测信息包含自我飞行器的速度和速度误差值。

输入参数

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强化学习环境，从中提取动作信息，指定为以下之一:

有关强化学习环境的更多信息，请参见创建MATLAB强化学习环境而且创建Simul金宝appink强化学习环境．

强化学习代理从中提取动作信息，指定为以下对象之一。

有关强化学习代理的更多信息，请参见强化学习代理．

经验缓冲区，从中提取操作信息，指定为rlReplayMemory或rlPrioritizedReplayMemory对象。

输出参数

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从强化学习环境中提取的动作数据规范，以以下数组之一的形式返回:

版本历史

在R2019a中引入

另请参阅

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