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Q-learning 算法实践

  • 2020-02-14
  • 本文字数:5953 字

    阅读完需:约 20 分钟

Q-learning算法实践

我们将会应用 Q-learning 算法完成一个经典的 Markov 决策问题 – 走迷宫!


项目描述:


1530180453875080109.png


在该项目中,你将使用强化学习算法,实现一个自动走迷宫机器人。


  1. 如上图所示,智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中,有陷阱(红色炸弹)及终点(蓝色的目标点)两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。

  2. 小车可执行的动作包括:向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走 l。

  3. 执行不同的动作后,根据不同的情况会获得不同的奖励,具体而言,有以下几种情况。


  • 撞到墙壁:-10

  • 走到终点:50

  • 走到陷阱:-30

  • 其余情况:-0.1


  1. 我们需要通过修改 robot.py 中的代码,来实现一个 Q Learning 机器人,实现上述的目标。


Section 1 算法理解


1. 1 强化学习总览


强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学习。通常在监督学习和非监督学习任务中,智能体往往需要通过给定的训练集,辅之以既定的训练目标(如最小化损失函数),通过给定的学习算法来实现这一目标。然而在强化学习中,智能体则是通过其与环境交互得到的奖励进行学习。这个环境可以是虚拟的(如虚拟的迷宫),也可以是真实的(自动驾驶汽车在真实道路上收集数据)。


在强化学习中有五个核心组成部分,它们分别是:环境**(Environment、智能体Agent、状态State)、动作Action和奖励Reward)**。在某一时间节点 t:


  • 智能体在从环境中感知其所处的状态

    1530180923464001413.png

  • 智能体根据某些准则选择动作

    1530180936237020471.png

  • 环境根据智能体选择的动作,向智能体反馈奖励

    1530180947763091372.png


通过合理的学习算法,智能体将在这样的问题设置下,成功学到一个在状态


1530180959024016899.png


选择动作


1530180966720058733.png


的策略


1530180976289090382.png


1.2 计算 Q 值

在我们的项目中,我们要实现基于 Q-Learning 的强化学习算法。Q-Learning 是一个值迭代(Value Iteration)算法。与策略迭代(Policy Iteration)算法不同,值迭代算法会计算每个”状态“或是”状态-动作“的值(Value)或是效用(Utility),然后在执行动作的时候,会设法最大化这个值。因此,对每个状态值的准确估计,是我们值迭代算法的核心。通常我们会考虑最大化动作的长期奖励,即不仅考虑当前动作带来的奖励,还会考虑动作长远的奖励。


在 Q-Learning 算法中,我们把这个长期奖励记为 Q 值,我们会考虑每个 ”状态-动作“ 的 Q 值,具体而言,它的计算公式为:


1530180985028022434.png


也就是对于当前的“状态-动作”


1530180993703033340.png


,我们考虑执行动作


1530181003121030727.png


后环境给我们的奖励


1530181008767097807.png


,以及执行动作


1530181014952059949.png


到达


1530181021050040542.png


后,执行任意动作能够获得的最大的 Q 值


1530181170074019389.png



1530181183293036764.png


为折扣因子。


不过一般地,我们使用更为保守地更新 Q 表的方法,即引入松弛变量 alpha,按如下的公式进行更新,使得 Q 表的迭代变化更为平缓。


1530181055096015203.png


1530181080916012783.png


根据已知条件求


1530181104375035416.png



已知:如上图,机器人位于 s1,行动为 u,行动获得的奖励与题目的默认设置相同。在 s2 中执行各动作的 Q 值为:u: -24,r: -13,d: -0.29、l: +40,γ取 0.9。


1530181116066078997.png


1.3****如何选择动作


在强化学习中,「探索-利用」问题是非常重要的问题。具体来说,根据上面的定义,我们会尽可能地让机器人在每次选择最优的决策,来最大化长期奖励。但是这样做有如下的弊端:


  1. 在初步的学习中,我们的 Q 值会不准确,如果在这个时候都按照 Q 值来选择,那么会造成错误。

  2. 学习一段时间后,机器人的路线会相对固定,则机器人无法对环境进行有效的探索。


因此我们需要一种办法,来解决如上的问题,增加机器人的探索。由此我们考虑使用 epsilon-greedy 算法,即在小车选择动作的时候,以一部分的概率随机选择动作,以一部分的概率按照最优的 Q 值选择动作。同时,这个选择随机动作的概率应当随着训练的过程逐步减小。


在如下的代码块中,实现 epsilon-greedy 算法的逻辑,并运行测试代码。


  1. import random

  2. import operator

  3. actions = [‘u’,‘r’,‘d’,‘l’]

  4. qline = {‘u’:1.2, ‘r’:-2.1, ‘d’:-24.5, ‘l’:27}

  5. epsilon = 0.3 # 以 0.3 的概率进行随机选择

  6. def choose_action(epsilon):

  7. range(100):

  8. print(res)

  9. res = ‘’

  10. for i in range(100):

  11. print(res)

  12. ldllrrllllrlldlldllllllllllddulldlllllldllllludlldllllluudllllllulllllllllllullullllllllldlulllllrlr

Section 2 代码实现

2.1. Maze 类理解

我们首先引入了迷宫类 Maze,这是一个非常强大的函数,它能够根据你的要求随机创建一个迷宫,或者根据指定的文件,读入一个迷宫地图信息。


  1. 使用 Maze("file_name") 根据指定文件创建迷宫,或者使用 Maze(maze_size=(height, width)) 来随机生成一个迷宫。

  2. 使用 trap number 参数,在创建迷宫的时候,设定迷宫中陷阱的数量。

  3. 直接键入迷宫变量的名字按回车,展示迷宫图像(如 g=Maze("xx.txt"),那么直接输入 g 即可。

  4. 建议生成的迷宫尺寸,长在 6~12 之间,宽在 10~12 之间。


在如下的代码块中,创建你的迷宫并展示。


  1. from Maze import Maze

  2. %matplotlib inline

  3. %confer InlineBackend.figure_format = ‘retina’

  4. ## to-do: 创建迷宫并展示

  5. g=Maze(maze_size=(6,8), trap_number=1)

  6. g


1530179816094079444.png


Maze of size (12, 12


)


你可能已经注意到,在迷宫中我们已经默认放置了一个机器人。实际上,我们为迷宫配置了相应的 API,来帮助机器人的移动与感知。其中你随后会使用的两个 API 为 maze.sense_robot() 及 maze.move_robot()。


  1. maze.sense_robot() 为一个无参数的函数,输出机器人在迷宫中目前的位置。

  2. maze.move_robot(direction) 对输入的移动方向,移动机器人,并返回对应动作的奖励值。


随机移动机器人,并记录下获得的奖励,展示出机器人最后的位置。


  1. rewards = []

  2. ## 循环、随机移动机器人 10 次,记录下奖励

  3. for i in range(10):

  4. ## 输出机器人最后的位置

  5. print(g.sense_robot())

  6. ## 打印迷宫,观察机器人位置

  7. g


(0,9)


1530179793744005425.png

2.2. Robot 类实现

Robot 类是我们需要重点实现的部分。在这个类中,我们需要实现诸多功能,以使得我们成功实现一个强化学习智能体。总体来说,之前我们是人为地在环境中移动了机器人,但是现在通过实现 Robot 这个类,机器人将会自己移动。通过实现学习函数,Robot 类将会学习到如何选择最优的动作,并且更新强化学习中对应的参数。


首先 Robot 有多个输入,其中 alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon0=0.5 表征强化学习相关的各个参数的默认值,这些在之前你已经了解到,Maze 应为机器人所在迷宫对象。


随后观察 Robot.update 函数,它指明了在每次执行动作时,Robot 需要执行的程序。按照这些程序,各个函数的功能也就明了了。


运行如下代码检查效果(记得将 maze 变量修改为你创建迷宫的变量名)。


  1. import random

  2. import operator

  3. class Robot(object):

  4. # from Robot import Robot

  5. # g=Maze(maze_size=(6,12), trap_number=2)

  6. g=Maze(“test_world\maze_01.txt”)

  7. robot = Robot(g) # 记得将 maze 变量修改为你创建迷宫的变量名

  8. robot.set_status(learning=True,testing=False)

  9. print(robot.update())

  10. g


('d', -0.1)  
复制代码


1530179766935039317.png


Maze of size (12, 12)  
复制代码

2.3 用 Runner 类训练 Robot

在完成了上述内容之后,我们就可以开始对我们 Robot 进行训练并调参了。我们准备了又一个非常棒的类 Runner,来实现整个训练过程及可视化。使用如下的代码,你可以成功对机器人进行训练。并且你会在当前文件夹中生成一个名为 filename 的视频,记录了整个训练的过程。通过观察该视频,你能够发现训练过程中的问题,并且优化你的代码及参数。




尝试利用下列代码训练机器人,并进行调参。可选的参数包括:


  • 训练参数

  • 训练次数 epoch

  • 机器人参数:

  • epsilon0 (epsilon 初值)

  • epsilon衰减(可以是线性、指数衰减,可以调整衰减的速度),你需要在 Robot.py 中调整

  • alpha

  • gamma

  • 迷宫参数:

  • 迷宫大小

  • 迷宫中陷阱的数量

  • ## 可选的参数:

  • epoch = 20

  • epsilon0 = 0.5

  • alpha = 0.5

  • gamma = 0.9

  • maze_size = (6,8)

  • trap_number = 2


  1. from Runner import Runner

  2. g = Maze(maze_size=maze_size,trap_number=trap_number)

  3. r = Robot(g,alpha=alpha, epsilon0=epsilon0, gamma=gamma)

  4. r.set_status(learning=True)

  5. runner = Runner(r, g)

  6. runner.run_training(epoch, display_direction=True)

  7. #runner.generate_movie(filename = “final1.mp4”) # 你可以注释该行代码,加快运行速度,不过你就无法观察到视频了。

  8. g


1530179729275061019.png




使用 runner.plot_results() 函数,能够打印机器人在训练过程中的一些参数信息。


  • Success Times 代表机器人在训练过程中成功的累计次数,这应当是一个累积递增的图像。

  • Accumulated Rewards 代表机器人在每次训练 epoch 中,获得的累积奖励的值,这应当是一个逐步递增的图像。

  • Running Times per Epoch 代表在每次训练 epoch 中,小车训练的次数(到达终点就会停止该 epoch 转入下次训练),这应当是一个逐步递减的图像。


使用 runner.plot_results() 输出训练结果。


  1. runner.plot_results()


1530181321915066661.png


本文转载自宜信技术学院网站。


原文链接:http://college.creditease.cn/detail/148


2020-02-14 10:38897

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