这段代码实现了一个基于 规则控制器（Rule-Based Controller） 的温室环境模拟实验，用于测试不同控制频率和时间步长对温室环境性能的影响。以下是代码的详细解释：
1. 代码结构
代码主要由以下几个部分组成：
-
参数解析:
-
使用
ArgumentParser解析命令行参数（如环境 ID、起始日期、配置名称等）。
-
-
参数加载:
-
加载环境参数并初始化温室环境。
-
-
规则控制器运行:
-
使用
run_rule_based_controller函数运行温室环境，并记录温室状态、利润、违规次数和时间向量。
-
-
结果存储:
-
使用
run_store_results函数将实验结果存储到Results对象中。
-
-
结果保存:
-
将实验结果保存到 CSV 文件中。
-
2. 核心功能
2.1 参数解析
-
ArgumentParser:-
解析命令行参数，包括环境 ID、起始日期、配置名称等。
-
2.2 参数加载
-
load_env_params:-
加载温室环境的基本参数、特定参数和选项。
-
返回
env_base_params、env_specific_params、options和results_columns。
-
2.3 规则控制器运行
-
run_rule_based_controller:-
运行基于规则的控制策略，并记录温室状态、利润、违规次数和时间向量。
-
2.4 结果存储
-
run_store_results:-
将实验结果存储到
Results对象中。 -
计算时间差和累积时间，并将结果与利润、违规次数和运行时间合并。
-
2.5 结果保存
-
result.save:-
将实验结果保存到 CSV 文件中。
-
3. 代码的应用场景
-
控制频率和时间步长调优:
-
用于测试不同控制频率和时间步长对温室环境性能的影响。
-
通过控制频率和时间步长扫描，找到最优的控制策略配置。
-
-
实验结果记录:
-
使用
Results对象记录实验过程和结果。
-
-
数据生成:
-
生成温室环境模拟数据，用于后续分析和模型训练。
-
4. 关键参数
4.1 命令行参数
-
env_id:-
温室环境的 ID（如
GreenLightRuleBased）。
-
-
date:-
模拟的起始日期（如
20000101）。
-
-
config_name:-
环境配置文件的名称（如
rule_based_time_exp）。
-
-
save:-
是否保存实验结果。
-
-
path:-
实验结果保存路径。
-
4.2 环境参数
-
env_base_params:-
温室环境的基本参数（如时间步长、状态数量、控制输入数量等）。
-
-
env_specific_params:-
温室环境的特定参数（如作物状态、价格参数等）。
-
-
options:-
温室环境的选项（如生长年份、起始日期等）。
-
4.3 控制频率和时间步长
-
control_frequencies:-
控制频率的取值列表（如
[2, 4, 8, 16]和[30, 60, ..., 3600]）。
-
-
step_size:-
时间步长的取值列表（如
[0.5, 1.0, 2.0]）。
-
4.4 实验结果
-
results_columns:-
实验结果的列名（如时间、状态变量、利润、违规次数等）。
-
5. 示例
运行实验
python rule_based_experiment.py --env_id GreenLightRuleBased --date 20000101 --config_name rule_based_time_exp --save --path data/model-comparison/python-rule-based/
输出结果
-
CSV 文件:
-
保存实验结果的 CSV 文件（如
step-size-1.0-control-frequency-30-10.csv）。 -
包含温室状态、利润、违规次数、时间向量和控制频率。
-
6. 总结
这段代码实现了一个基于规则控制器的温室环境模拟实验，用于测试不同控制频率和时间步长对温室环境性能的影响。通过加载环境参数、运行温室环境模拟并记录实验结果，可以高效地进行控制策略调优和实验分析。代码支持实验结果保存，适用于温室控制策略优化和强化学习研究。