这段代码实现了一个基于 GreenLight 模型 的温室环境模拟器，用于强化学习（RL）算法的训练和测试。GreenLight 是一个温室气候控制模型，通过控制加热、通风、CO2 供应等设备来优化温室内的气候条件，从而提高作物产量和资源利用效率。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：GreenLightEnv 类:这是温…

这段代码是一个用于处理气象数据和环境数据的工具集，主要用于温室模拟和控制。它包含了多个函数，用于加载数据、转换单位、插值数据以及计算与温室环境相关的物理量（如土壤温度、湿度、辐射等）。以下是对代码的详细解释：1. 主要功能模块1.1 数据加载loadMatlabData:从 MATLAB 生成的文件中加载温室状态、控制输入和气象数据。返回三个 Da…

这段代码定义了一个名为 Results 的类，用于存储、更新和保存实验数据。以下是代码的详细解释：1. 导入模块pandas: 用于处理表格数据（DataFrame）。numpy: 用于数值计算和数组操作。2. Results 类这是一个用于管理实验结果的类，支持数据的更新和保存。构造函数 (__init__)python复制def __init_…

这段代码实现了一个线性调度器（linear_schedule），用于在训练过程中动态调整某个值（例如学习率）。调度器的作用是根据训练进度（progress）从初始值（initial_value）线性过渡到最终值（final_value），并在达到指定的进度（final_progress）后保持最终值不变。1. 函数定义python复制def lin…

这段代码实现了一个用于评估强化学习策略的函数 evaluate_policy。它的主要功能是运行策略（policy）在指定环境中进行多次 episode 的评估，并返回评估结果（如平均奖励、episode 长度等）。以下是代码的详细解释：1. 导入模块warnings: 用于发出警告信息。typing: 用于类型注解（如 Callable, Dic…

这段代码定义了两个回调类（TensorboardCallback 和 SaveVecNormalizeCallback），用于在强化学习训练过程中执行特定的操作。这些回调类是基于 Stable-Baselines3 库的 BaseCallback 和 EvalCallback 实现的。以下是对代码的详细解释：1. 导入模块os: 用于处理文件路径和…

这段代码是一个 setup.py 脚本，用于构建和安装一个名为 greenlight_gym 的 Python 包。该包包含一个自定义的 Gym 环境，并且使用了 Cython 来优化性能。以下是对代码的详细解释：1. 导入必要的模块setuptools: 用于定义和构建 Python 包。numpy: 用于科学计算，这里主要用于获取 NumPy …