这段代码实现了一个基于 惩罚系数（Penalty Coefficients）扫描 的实验，用于测试不同惩罚系数对强化学习算法（如 PPO）在 GreenLight 温室环境 中性能的影响。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：
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参数解析:
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使用
ArgumentParser解析命令行参数（如环境 ID、配置名称、惩罚系数范围等）。
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参数加载:
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加载环境参数（
env_base_params、env_specific_params、options）和模型参数（model_params）。
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惩罚系数扫描:
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在指定的惩罚系数范围内生成一组值。
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对每个惩罚系数运行强化学习实验。
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实验运行:
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使用
runExperiment函数运行强化学习实验，并记录结果。
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2. 核心功能
2.1 参数解析
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ArgumentParser:-
解析命令行参数，包括环境 ID、配置名称、惩罚系数范围、实验设置等。
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2.2 参数加载
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load_env_params:-
加载温室环境的基本参数、特定参数和选项。
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返回
env_base_params、env_specific_params、options和result_columns。
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load_model_params:-
加载强化学习算法的参数。
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返回
model_params。
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2.3 惩罚系数扫描
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np.linspace:-
在指定的惩罚系数范围内生成一组均匀分布的值。
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例如，惩罚系数在
[start_range, end_range]范围内生成n_values个值。
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2.4 实验运行
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runExperiment:-
运行强化学习实验。
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支持多 CPU 并行训练、定期评估、结果记录和模型保存。
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3. 代码的应用场景
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惩罚系数调优:
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用于测试不同惩罚系数对强化学习算法性能的影响。
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通过惩罚系数扫描，找到最优的惩罚系数配置。
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实验记录:
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使用 W&B（Weights & Biases）记录实验过程和结果。
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模型训练:
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训练强化学习模型，并保存训练好的模型和归一化环境。
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4. 关键参数
4.1 命令行参数
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env_id:-
温室环境的 ID（如
GreenLightHeatCO2）。
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env_config_name:-
环境配置文件的名称（如
5min_four_controls）。
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project:-
W&B 项目名称。
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group:-
W&B 运行分组。
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algorithm:-
强化学习算法（如
ppo）。
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start_range和end_range:-
惩罚系数扫描的起始值和结束值。
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n_values:-
惩罚系数扫描的取值数量。
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n_evals:-
训练过程中评估的次数。
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num_cpus:-
并行训练的 CPU 数量。
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n_eval_episodes:-
每次评估的 episode 数量。
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total_timesteps:-
总训练时间步长。
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SEED:-
随机种子，用于确保实验的可重复性。
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4.2 环境参数
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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）。
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env_specific_params:-
温室环境的特定参数（如作物状态、价格参数等）。
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options:-
温室环境的选项（如生长年份、起始日期等）。
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4.3 模型参数
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model_params:-
强化学习算法的参数（如学习率、折扣因子等）。
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4.4 惩罚系数
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coefficients:-
从
start_range到end_range生成的均匀分布的惩罚系数值。
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5. 示例
运行实验
python penalty_coefficients_sweep.py --env_id GreenLightHeatCO2 --env_config_name 5min_four_controls --project penalty-coeffs --group co2 --algorithm ppo --start_range 0 --end_range 1e-3 --n_values 11 --n_evals 1 --num_cpus 12 --n_eval_episodes 60 --total_timesteps 2_000_000 --SEED 666
输出结果
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W&B 实验跟踪:
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在 W&B 平台上查看惩罚系数扫描实验的过程和结果。
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模型保存:
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保存训练好的模型和归一化环境。
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实验结果:
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记录每个惩罚系数的实验结果（如奖励、利润、违规次数等）。
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6. 总结
这段代码实现了一个基于惩罚系数扫描的实验，用于测试不同惩罚系数对强化学习算法在 GreenLight 温室环境中性能的影响。通过加载环境参数、生成惩罚系数值、运行强化学习实验并记录结果，可以高效地进行惩罚系数调优和实验分析。代码支持 W&B 实验跟踪和多 CPU 并行训练，适用于温室控制策略优化和强化学习研究。