1 rlSimulinkEnv

1.1 说明

rlSimulinkEnv函数从Simulink®模型中创建强化学习环境对象。环境对象起接口作用，当调用sim或train时，这些函数反过来调用Simulink模型，为智能体生成经验。

1. env = rlSimulinkEnv(mdl, agentBlocks)为Simulink模型mdl创建强化学习环境对象env，agentBlocks包含到mdl中一个或多个强化学习agent块的路径。如果使用这种语法，每个agent块必须引用MATLAB®工作空间中已经存在的agent对象。
2. env = rlSimulinkEnv(mdl, agentBlocks, obsInfo, actInfo)为模型mdl创建强化学习环境对象env。两个单元数组obsInfo和actInfo必须包含mdl中每个agent块的观测和动作规范，与它们出现在agentBlocks中的阶数相同。
3. env = rlSimulinkEnv( _ _ , ‘UseFastRestart’, fastRestartToggle)创建了一个强化学习环境对象env，并支持快速重启。在前面语法中的任何一个输入参数之后使用这个语法。

1.2 例子

1.2.1 使用工作空间Agent创建Simulink环境

在MATLAB®工作空间中加载agent。

load rlWaterTankDDPGAgent

为rlwatertank模型创建环境，其中包含一个RL Agent模块。由于区块所使用的agent已经在工作空间中，因此不需要通过观测和动作规范来创建环境。

env = rlSimulinkEnv('rlwatertank','rlwatertank/RL Agent')

env = 
SimulinkEnvWithAgent with properties:

           Model : rlwatertank
      AgentBlock : rlwatertank/RL Agent
        ResetFcn : []
  UseFastRestart : on

通过进行两个样本时间的短暂模拟来验证环境。

validateEnvironment(env)

现在可以分别使用train和sim对环境中的Agent进行训练和仿真。

1.2.2 为Simulink模型创建强化学习环境

打开模型：

mdl = 'rlSimplePendulumModel';
open_system(mdl)

分别创建rlNumericSpec和rlFiniteSetSpec对象用于观察和动作信息。

obsInfo = rlNumericSpec([3 1]) % vector of 3 observations: sin(theta), cos(theta), d(theta)/dt

obsInfo = 
  rlNumericSpec with properties:

     LowerLimit: -Inf
     UpperLimit: Inf
           Name: [0x0 string]
    Description: [0x0 string]
      Dimension: [3 1]
       DataType: "double"

actInfo = rlFiniteSetSpec([-2 0 2]) % 3 possible values for torque: -2 Nm, 0 Nm and 2 Nm

actInfo = 
  rlFiniteSetSpec with properties:

       Elements: [3x1 double]
           Name: [0x0 string]
    Description: [0x0 string]
      Dimension: [1 1]
       DataType: "double"

对于rlNumericSpec和rlFiniteSetSpec对象，可以使用点数表示法赋值属性值。

obsInfo.Name = 'observations';
actInfo.Name = 'torque';

分配智能体分块路径信息，利用前面步骤提取的信息为Simulink模型创建强化学习环境。

agentBlk = [mdl '/RL Agent'];
env = rlSimulinkEnv(mdl,agentBlk,obsInfo,actInfo)

env = 
SimulinkEnvWithAgent with properties:

           Model : rlSimplePendulumModel
      AgentBlock : rlSimplePendulumModel/RL Agent
        ResetFcn : []
  UseFastRestart : on

还可以包括使用点符号的reset功能。对于该实例，在模型工作空间中随机初始化theta0。

env.ResetFcn = @(in) setVariable(in,'theta0',randn,'Workspace',mdl)

env = 
SimulinkEnvWithAgent with properties:

           Model : rlSimplePendulumModel
      AgentBlock : rlSimplePendulumModel/RL Agent
        ResetFcn : @(in)setVariable(in,'theta0',randn,'Workspace',mdl)
  UseFastRestart : on

1.2.3 创建Simulink多Agents环境

在MATLAB工作空间中加载智能体。

load rlCollaborativeTaskAgents

为rlCollaborativeTask模型创建一个环境，该环境有两个Agent块。由于两个区块( agentA和agentB)所使用的智能体已经在工作空间中，因此不需要通过它们的观察和动作规范来创建环境。

env = rlSimulinkEnv('rlCollaborativeTask',["rlCollaborativeTask/Agent A","rlCollaborativeTask/Agent B"])

env = 
SimulinkEnvWithAgent with properties:

           Model : rlCollaborativeTask
      AgentBlock : [
                     rlCollaborativeTask/Agent A
                     rlCollaborativeTask/Agent B
                   ]
        ResetFcn : []
  UseFastRestart : on

2 创建Simulink环境和训练Agent

该实例的原始模型为水箱模型：

对原模型进行以下修改：

• 删除PID控制器，改由强化学习控制器；
• 插入RL Agent模块
• 串联观测向量$[\int edt,e,h{]}^T$，其中h是水箱高度，$e=r-h$，r是参考高度；
• 设置奖励$reward=10(|e|<0.1)-1(|e|\ge 0.1)-100(h$