针对强化学习中连续动作空间的行动掩盖策略

在强化学习中，通常使用行动策略网络来预测下一个行动，而在连续行动空间中，需要从连续的动作空间中选取一个合适的动作。此时，行动掩盖的概念就显得尤为重要。

行动掩盖是一种用于学习连续动作空间中的离散行动的技术。它通过将策略网络的输出通过logistic函数进行处理，并且取出一个最可能的动作，以从连续的动作空间中选择一个离散的动作。

下面是一个关于如何在Keras中实现行动掩盖的代码示例：

import tensorflow as tf
from keras.layers import Input, Dense, Lambda
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam

def masked_softmax(a, mask):
    """
    对action执行softmax函数。
    """
    e = tf.exp(a - tf.reduce_max(a, axis=1, keepdims=True)) * mask
    return e / tf.reduce_sum(e, axis=-1, keepdims=True)

def create_model(input_size, output_size, lr):
    """
    建立掩盖行动的策略
    """
    inputs = Input(shape=(input_size,))
    hidden1 = Dense(32, activation='relu')(inputs)
    hidden2= Dense(32, activation='relu')(hidden1)
    output = Dense(output_size, activation=None)(hidden2)
    masked_output = Lambda(lambda x: masked_softmax(x[0], x[1]))([output, inputs])
    model = Model(inputs=inputs, outputs=masked_output)
    optimizer = Adam(lr=lr)
    model.compile(optimizer=optimizer, loss='mse')
    return model

假设我们的连续动作空间区间为[-1, 1]，通过指定间隔数量N和步长delta，