强化学习输入输出维度如何更改

Question

最近在学习强化学习的DQN算法，看了倒立摆（CartPole）问题，该问题中cartpole env返回状态信息和奖励信息：分别是1x4维的状态信息[x, x_dot, theta, theta_dot]，代表 [底座的位置，底座的速度，杆的角度，杆的角速度]和1个代表奖励信息的标量值；一共有向左和向右运动两个动作，接收来自算法的1个标量的动作信号。环境输出的状态信息决定了算法的输入信息形状是1x4，环境只接受1个动作值决定了算法最终的输出信息形状是1。
我的问题：我所研究的问题对于状态信息，他的每一个维度可能有包含多个维度，且他的动作空间是2×m维，所以传入的动作不再是一个，而是一个动作列表，那么我应该怎样修改这个代码呢

Answer 1

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针对状态信息每一个维度可能包含多个维度的情况，可以将状态信息用一个多维数组来表示，例如用一个shape为(1, 4, m)的数组来表示状态信息，其中第二个维度代表原本的四个状态维度，第三个维度代表每个状态维度的多个维度。 针对动作空间是2×m维的情况，可以将动作列表直接作为一个shape为(2, m)的数组来表示。 修改之后的代码可以如下所示：

import numpy as np
class MyEnv:
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        self.state_dim = state_dim  # (1, 4, m)
        self.action_dim = action_dim  # (2, m)
        
    def reset(self):
        self.state = np.zeros(self.state_dim)
        return self.state
        
    def step(self, actions):
        reward = np.sum(actions[0, :] * self.state[0, :, :] + actions[1, :] * self.state[1, :, :])
        self.state += np.random.randn(*self.state.shape)  # 随机更新状态
        done = False
        return self.state, reward, done, {}

这里的reset和step函数分别代表环境的重置和一个步骤的处理。在step函数中，首先根据动作计算奖励，然后随机更新状态（这个只是为了示范，实际上状态的更新需要根据具体的问题来处理）。最后返回更新后的状态、奖励、是否done和额外信息（这里没有额外信息，所以返回一个空字典）。