本示例说明如何在watertank Simulink®模型中转换PI控制器。使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。

水箱模型

此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。

通过进行以下更改来修改原始模型：

1. 删除PID控制器。

2. 插入RL Agent块。

3. 连接观察向量 $[\int edteh]$，在 $h$是水箱的高度$e=r-h$和$r $是参考高度。

4. 设置奖励 奖励= $10(|e|<0.1)-1(|e|\ge 0.1)-100(h\le 0||h\ge 20)$。

5. 配置终止信号，以使仿真在以下情况下停止 $h\le 0$ 要么 $h\ge 20$。

创建模型

open_system('rlwatertank')

创建环境界面

创建环境模型包括定义以下内容：

1. 智能体用来与环境交互的动作和观察信号。

2. 智能体用奖励信号来衡量其是否成功。

obsInfo = rlNumericSpec([3 1],...'LowerLimit',[-inf -inf 0  ]',...'UpperLimit',[ inf  inf inf]');
obsInfo.Name = 'observations';
obsInfo.Description = 'integrated error, error, and measured height';
numObservations = obsInfo.Dimension(1);actInfo = rlNumericSpec([1 1]);
actInfo.Name = 'flow';
numActions = actInfo.Dimension(1);

构建环境接口对象。

env = rlSimulinkEnv('rlwatertank','rlwatertank/RL Agent',...obsInfo,actInfo);

设置自定义重置功能，以随机化模型的参考值。

env.ResetFcn = @(in)localResetFcn(in);

以秒为单位指定模拟时间Tf和智能体采样时间Ts。

Ts = 1.0;
Tf = 200;

修复随机生成器种子以提高可重复性。

rng(0)

创建DDPG智能体

给定观察结果和操作，DDPG代理使用评论者价值函数表示近似长期奖励。要创建评论者，首先要创建一个具有两个输入的深度神经网络，即观察和动作，以及一个输出。有关创建深度神经网络值函数表示的更多信息，请参见创建策略和值函数表示。

statePath = [imageInputLayer([numObservations 1 1],'Normalization','none','Name','State')fullyConnectedLayer(50,'Name','CriticStateFC1')reluLayer('Name','CriticRelu1')fullyConnectedLayer(25,'Name','CriticStateFC2')];
actionPath = [imageInputLayer([numActions 1 1],'Normalization','none','Name','Action')fullyConnectedLayer(25,'Name','CriticActionFC1')];
commonPath = [additionLayer(2,'Name','add')reluLayer('Name','CriticCommonRelu')fullyConnectedLayer(1,'Name','CriticOutput')];criticNetwork = layerGraph();
criticNetwork = addLayers(criticNetwork,statePath);
criticNetwork = addLayers(criticNetwork,actionPath);
criticNetwork = addLayers(criticNetwork,commonPath);
criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'CriticStateFC2','add/in1');
criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'CriticActionFC1','add/in2');

观察评论者网路的配置。

figure
plot(criticNetwork)

使用指定评论者表示的选项rlRepresentationOptions。

criticOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-03,'GradientThreshold',1);

使用指定的深度神经网络和选项创建评论者表示。您还必须指定评论者的操作和观察规范，您可以从环境界面中获得该规范。

critic = rlQValueRepresentation(criticNetwork,obsInfo,actInfo,'Observation',{'State'},'Action',{'Action'},criticOpts);

给定观察结果，DDPG智能体使用参与者表示来决定要采取的动作。要创建角色，首先要创建一个具有一个输入（观察）和一个输出（动作）的深度神经网络。
以类似于评论家的方式构造行动者。

actorNetwork = [imageInputLayer([numObservations 1 1],'Normalization','none','Name','State')fullyConnectedLayer(3, 'Name','actorFC')tanhLayer('Name','actorTanh')fullyConnectedLayer(numActions,'Name','Action')];actorOptions = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-04,'GradientThreshold',1);actor = rlDeterministicActorRepresentation(actorNetwork,obsInfo,actInfo,'Observation',{'State'},'Action',{'Action'},actorOptions);

要创建DDPG智能体，请首先使用来指定DDPG智能体选项rlDDPGAgentOptions。

agentOpts = rlDDPGAgentOptions(...'SampleTime',Ts,...'TargetSmoothFactor',1e-3,...'DiscountFactor',1.0, ...'MiniBatchSize',64, ...'ExperienceBufferLength',1e6); 
agentOpts.NoiseOptions.Variance = 0.3;
agentOpts.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5;

然后，使用指定的参与者表示，评论者表示和智能体选项创建DDPG智能体。

agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOpts);

训练智能体

要训练智能体，请首先指定训练选项。对于此示例，使用以下选项：

1. 每次训练最多进行5000次。指定每个情节最多持续200时间。

2. 在“情节管理器”对话框中显示训练进度（设置Plots选项），并禁用命令行显示（将Verbose选项设置为false）。

3. 当智能体在20个连续情节中获得的平均累积奖励大于800时，请停止训练。此时，药剂可以控制水箱中的水位。

maxepisodes = 5000;
maxsteps = ceil(Tf/Ts);
trainOpts = rlTrainingOptions(...'MaxEpisodes',maxepisodes, ...'MaxStepsPerEpisode',maxsteps, ...'ScoreAveragingWindowLength',20, ...'Verbose',false, ...'Plots','training-progress',...'StopTrainingCriteria','AverageReward',...'StopTrainingValue',800);

使用train功能训练智能体。训练是一个计算密集型过程，需要几分钟才能完成。为了节省运行本示例的时间，请通过将设置doTraining为来加载预训练的智能体false。要自己训练智能体，请设置doTraining为true。

doTraining = false;if doTraining% Train the agent.trainingStats = train(agent,env,trainOpts);
else% Load the pretrained agent for the example.load('WaterTankDDPG.mat','agent')
end

验证训练的智能体

通过仿真针对模型验证学习的智能体。

simOpts = rlSimulationOptions('MaxSteps',maxsteps,'StopOnError','on');
experiences = sim(env,agent,simOpts);

本地函数

function in = localResetFcn(in)% randomize reference signal
blk = sprintf('rlwatertank/Desired \nWater Level');
h = 3*randn + 10;
while h <= 0 || h >= 20h = 3*randn + 10;
end
in = setBlockParameter(in,blk,'Value',num2str(h));% randomize initial height
h = 3*randn + 10;
while h <= 0 || h >= 20h = 3*randn + 10;
end
blk = 'rlwatertank/Water-Tank System/H';
in = setBlockParameter(in,blk,'InitialCondition',num2str(h));end