PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化） 是一种强化学习算法，由 OpenAI 在 2017 年提出。它是一种基于策略梯度（Policy Gradient）的算法，旨在通过优化策略函数来最大化累积奖励。PPO 的核心思想是通过限制策略更新的幅度，确保每次更新不会偏离当前策略太远，从而提高训练的稳定性和效率。1…

这段代码实现了一个基于 PPO（Proximal Policy Optimization） 算法的强化学习训练过程，用于优化 GreenLight 温室环境 的控制策略。代码的主要功能包括加载环境参数、初始化环境和模型、设置回调函数、加载预训练模型并继续训练。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：参数加载:加载环境参数（e…

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。它通过加载环境参数、初始化温室环境、运行规则控制器，并记录实验结果（如状态、控制信号、奖励、利润、违规次数等）。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：run_rule_based_controller 函数:运行规则控制器，模拟温室环境的一个 episode。记录温室状态…

这段代码实现了一个用于 GreenLight 温室环境 的奖励模块，定义了多种奖励计算方式，用于强化学习（RL）算法的训练和优化。奖励模块的核心功能是根据温室的状态（如温度、湿度、CO2 浓度等）和控制输入（如加热、通风、CO2 供应等）计算奖励值。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个类组成：BaseReward 类:这是奖励模块…

这段代码定义了一个用于管理观测值（observations）的模块，主要用于从 GreenLight 模型 和 气象数据 中提取观测值，并将它们组合成一个统一的观测空间。以下是代码的详细解释：1. 代码结构代码主要由以下几个类组成：Observations 类:这是一个基类，定义了观测值的基本接口和属性。包含观测值的数量（Nobs）、上下界（low…

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…

YAML（YAML Ain't Markup Language）是一种人类可读的数据序列化格式，通常用于配置文件和数据交换。它的设计目标是易于阅读和编写，同时支持复杂的数据结构。以下是 YAML 文件格式的详细介绍：1. YAML 的特点可读性强:使用缩进和简单的符号（如 : 和 -）表示数据结构，易于人类阅读和编写。支持多种数据类型:包括字符串、…

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…