Reinforcement-learning-with-tensorflow
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MorvanZhou
使用DDPG探索范围很小
Hi 莫凡，非常感谢你的视频，我的程序终于运行了。但是我发现state 的范围很大的时候，agent 并不能学习很好。
我要解决的问题是： 在一个N*N 的空间内，一个小车从【N，N】 出发，想要走到【0，0】，速度可取值范围是【0，0】。速度是水平和竖直方向的。
当N为5的时候，学习到的概率很大，当N过大的时候，他的学习就很难了，很容易陷入局部最优。我把它探索的所有的位置都画出来了。
然后后来我又换了另外一套速度： 角度和速度。水平和竖直方向的速度就成了速度的分量。但是这一种表现更差。最优的方式是45度，但我的角度可取值范围是【-90，90】，然后它每次都会取极值，不会取中间值。
是不是DDPG不太适合做这种学习？用PPO会不会好一些？
演员网络指的是critic还是actor？actor我用的是tanh， critic貌似也是tanh. 我的variance设置的是动作空间的十分之一，但是会随着episode逐渐递减。而且它经常会选择一个错误的方向一直向下探索，虽然最后也会收敛，但是收敛的state很差。不知道用PPO会不会好一点？
另外我的reward function可能也需要改变。不知道你对设置reward function有没有什么建议？我试了不同的reward function，感觉不是很有帮助。
在 2020年2月25日，下午6:57，Dr-Tuski [email protected] 写道：
试试把演员网络的激活函数改成sigmoid或者tanh？ 或者调一下DDPG的噪声？
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一直往一个方向探索的话试试OU过程，调一下参数试试。OU过程可以在一定程度上避免连续一直往一个方向探索，具体可以看DDPG的论文或谷歌一下。 你这个问题的reward的话，也许可以试一下每一步过后往目标靠近了多少距离，靠近目的地就为正，远离为负数
谢谢！我的reward 是用前一步距离目标点的距离减去下一步距离目标点的距离。但是我没有设置达到目标点的reward。不知道这样有没有帮助。。。
在 2020年2月25日，下午7:27，Dr-Tuski [email protected] 写道：
一直往一个方向探索的话试试OU过程，调一下参数试试。OU过程可以在一定程度上避免连续一直往一个方向探索，具体可以看DDPG的论文或谷歌一下。 你这个问题的reward的话，也许可以试一下每一步过后往目标靠近了多少距离，靠近目的地就为正，远离为负数
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