시뮬링크 예제

모든 파이썬, OpenAI 체육관 및 EnergyPlus 예제는 관리되는 시뮬레이터를 통해 클라우드에서 학습할 수 있습니다. 원격으로 관리되는 시뮬레이터에 대해 지원되는 Docker 컨테이너의 전체 목록은 프로젝트 파일 참조에서 찾을 수 있습니다. 이 예제에 대 한 잉크는 정확 하 게 같은 원래 카트 폴 OpenAI 체육관 예 위의. 교육 카트폴에 대해 Inkling의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 이전 예제를 참조하십시오. 이 예제의 전체 시뮬레이터 파일 elevator_simulator.py 및 엘리베이터 시뮬레이션 파일 elevator.py GitHub의 simpy 엘리베이터 코드의 나머지 부분과 함께 있습니다. 이것은 그것의 시뮬레이터로 OpenAI 환경을 사용 하 여 OpenAI 체육관 예제입니다. 사용되는 시뮬레이터에 대한 자세한 내용은 OpenAI 체육관 환경과 분재 브레인을 통합하기위한 파이썬 라이브러리인 분재 체육관 일반 GitHub 리포지토리를 참조하십시오. 하위 시스템의 인포트 블록은 하위 시스템에 대한 입력을 나타냅니다. 하위 시스템 블록의 입력 포트에 도착하는 신호는 해당 하위 시스템의 연결된 Inport 블록에서 흘러나오릅니다. 하위 시스템 블록의 입력 포트와 연결된 Inport 블록은 포트 번호 매개 변수가 하위 시스템 블록의 입력 포트의 상대적 위치와 일치하는 블록입니다. 예를 들어 포트 번호 매개 변수가 1인 Inport 블록은 하위 시스템 블록의 최상위 포트에 연결된 블록에서 신호를 가져옵니다. 이 예제에서는 예측 변수 클래스를 사용하여 학습된 BRAIN에서 예측을 가져오는 방법을 보여 줍니다. 이것은 CLI를 사용하여 분재의 파이썬 SDK를 사용하여 –predict 플래그를 사용하여 예측을 얻는 다른 방법입니다.

어디 w1, … wn은 입력 신호와 o1의 폭입니다, … on은 입력 신호의 오프셋입니다. 예를 들어 다음 다이어그램의 병합 블록은 신호 v1과 v2를 병합하여 신호 v3을 생성합니다. 당신이 예제의 제안이있는 경우 당신은 우리가 구현보고 싶은 지원 팀에 문의하시기 바랍니다. 카트 폴의이 버전은 카트 폴의 OpenAI 체육관 버전에서 확장하고 기계 교육 논리와 리치 서튼 등 에서 구현 된 고전적인 카트 극 시스템에 의해 모델링 렌더링을 노출합니다. 이 예제에서는 시뮬레이터 파일, 커넥터 파일 및 기계 교육 파일을 보여 주어 각 조각이 BRAIN을 학습하는 데 어떻게 사용되는지 설명합니다. 이 예제를 사용하려면 분재의 Simulink 도구 상자를 사용하여 분재와 함께 Simulink 모델을 학습하려면 단계별 자습서를 따르십시오. Inkling 파일은 여기에서 다루며 필요한 나머지 단계는 해당 자습서에서 다룹니다. 이 예제에는 Inkling 파일에 고급 수준의 알고리즘 절도 포함되어 있습니다. 이 절은 필요하지 않지만 예제가 훨씬 빠르게 학습하는 데 도움이 됩니다. 알고리즘 절사용에 대한 자세한 내용은 Inkling 참조를 참조하십시오.

Simulink에서 모델은 일반적으로 시스템을 나타내는 블록 모음입니다. 모델을 처음부터 작성하는 것 외에도 이전에 저장된 모델 파일을 파일 메뉴 또는 MATLAB 명령 프롬프트에서 로드할 수 있습니다. 예를 들어 다음 링크를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 MATLAB을 실행 중인 디렉터리에 저장하여 다음 모델 파일을 다운로드합니다. 이 예제에는 레코드 데이터 파일 기능을 사용하는 방법에 대한 데모도 포함되어 있습니다. 분석 기록은 코드 또는 명령줄에서 사용할 수 있습니다. 사용법은 시뮬레이터 참조의 파일로 데이터 기록 섹션에 설명되어 있습니다. 병합 블록은 요소가 재정렬된 신호를 허용하지 않습니다. 예를 들어 다음 다이어그램에서 선택기 블록은 벡터 신호의 첫 번째 및 네 번째 요소를 교환하기 때문에 병합 블록은 선택기 블록의 출력을 허용하지 않습니다. 이 cartpole_predictor.py 파일에는 학습된 BRAIN에서 예측을 얻는 데 필요한 모든 코드가 포함되어 있습니다.

이 예측 변수 파일은 카트폴 시뮬레이터에서 작업 및 상태 공간을 변환하고(원래 OpenAI Gym 예제와 동일한 시뮬레이터임) 예측 결과를 기록합니다. 경우에 따라 게인과 같은 매개 변수를 MATLAB에서 계산하여 Simulink 모델에서 사용할 수 있습니다.