强化学习之DQN：算法思想、案例及详解，使用DQN算法实现自动走迷宫
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2022-03-03 18:45:07
DQN算法及案例：如何使用DQN实现走迷宫算法原理案例详解算法原理在了解DQN之前，我们需要知道值函数近似这一思想。值函数近似：在数据较大情况下，根据s&a去查询Q值会比较困难。值函数近似是输入s和a，近似地计算得到Q值，在DQN中使用的是神经网络完成这一步骤，简单情况下使用线性函数也行。DQN：融合神经网络和Q值。Q值难以记录，可以通过神经网络输入s、a，然后输出Q值进行策略的选择。前面提到的算法训练目标是Q矩阵，DQN训练目标训练一个神经网络，可以通过这个网络来计算得到Q值并选择最优动作...
算法原理
在了解DQN之前，我们需要知道值函数近似这一思想。
值函数近似：在数据较大情况下，根据s&a去查询Q值会比较困难。值函数近似是输入s和a，近似地计算得到Q值，在DQN中使用的是神经网络完成这一步骤，简单情况下使用线性函数也行。
DQN：融合神经网络和Q值。Q值难以记录，可以通过神经网络输入s、a，然后输出Q值进行策略的选择。前面提到的算法训练目标是Q矩阵，DQN训练目标训练一个神经网络，可以通过这个网络来计算得到Q值并选择最优动作。
那么简单而言，相比于Q-Learning，DQN做的改进是使用了卷积神经网络来逼近行为值函数。
DQN之所以能有效地进行，主要归功于它的两大利器：
（1）Experience replay（经验回放）：神经网络的训练样本独立，而 RL 中的前后状态相关，所以需要做一点改动。因为 Q-Learning 是一个离线学习算法，所以在每次 DQN 更新时，可以随机选取一些过去的状态来进行学习。这种方式打乱了状态之间的相关性，可以使神经网络更有效率。
（2）Fixed Q-targets（固定 Q-目标）：Fixed Q-targets 也是一种打乱相关性的机理, 如果使用 fixed Q-targets, 我们就会在 DQN 中使用到两个结构相同但参数不同的神经网络, 预测 Q 估计 的神经网络具备最新的参数ω, 而预测 Q 现实 的神经网络使用的参数则是隔段时间更新的ω−。需要注意的是：
Q_eval 根据喂的数据(s,a)来直接计算Q值。
Q_target =reward+ γmaxQ(St+1,a′;ω−)。（Q(St+1,a′;ω−)取St+1状态下选取a’动作所能达到的最大值，属于Q_learning的更新方式，也可以用其它方法计算Q现实）
首先初始化Memory D，它的容量为N;
初始化Q网络，随机生成权重ω;
初始化target Q网络，权重为ω−=ω;
循环遍历episode =1, 2, …, M:
初始化initial state S1;
循环遍历step =1,2,…, T:
用ϵ−greedy策略生成action at：以ϵ概率选择随机action，或选择at=maxaQ(St,a;ω);
执行action at，接收reward rt及新的state St+1;
将transition样本 (St,at,rt,St+1)存入D中；
从D中随机抽取一个minibatch的transitions (Sj,aj,rj,Sj+1)；
经验回放，每次存入D的样本都是过去的样本，每次更新不会影响下一个S。
如果 j+1步是terminal的话，令yj=rj；否则，令 yj=rj+γmaxa′Q(St+1,a′;ω−)；
此时yj为真实值，Q为预测值。
对(yj−Q(St,aj;ω))2关于ω使用梯度下降法进行更新；
每隔C steps更新target Q网络，ω−=ω。
End For;
End For.
案例详解
案例使用莫烦Python中DQN算法案例。
贴一下github地址：https://morvanzhou.github.io/tutorials/
我们的训练目标是下面这样一个迷宫游戏。
从左上角红色方块出发，走到黑色方块视为失败，走到黄色圆圈视为成功。
有关训练的结果也会在最后展示。
代码主要由3个py文件组成。
如图所示，maze_env.py是环境文件，写了一个可以用于强化学习的环境——小迷宫。
RL_brain.py是主要算法的细节实现文件。
run_this.py是主程序。
下面贴完整代码。有关代码的解释以及运行效果在之后。
"""
this is maze_env.py
Reinforcement learning maze example.
Red rectangle: explorer.
Black rectangles: hells [reward = -1].
Yellow bin circle: paradise [reward = +1].
All other states: ground [reward = 0].
This script is the environment part of this example.
The RL is in RL_brain.py.
View more on my tutorial page: https://morvanzhou.github.io/tutorials/
"""
import numpy as np
import time
import sys
if sys.version_info.major == 2:
import Tkinter as tk
else:
import tkinter as tk
UNIT = 40 # pixels
MAZE_H = 4 # grid height
MAZE_W = 4 # grid width
class Maze(tk.Tk, object):
def __init__(self):
super(Maze, self).__init__()
self.action_space = ['u', 'd', 'l', 'r']
self.n_actions = len(self.action_space)
self.n_features = 2
self.title('maze')
self.geometry('{0}x{1}'.format(MAZE_H * UNIT, MAZE_H * UNIT))
self._build_maze()
def _build_maze(self):
self.canvas = tk.Canvas(self, bg='white',
height=MAZE_H * UNIT,
width=MAZE_W * UNIT)
# create grids
for c in range(0, MAZE_W * UNIT, UNIT):
x0, y0, x1, y1 = c, 0, c, MAZE_H * UNIT
self.canvas.create_line(x0, y0, x1, y1)
for r in range(0, MAZE_H * UNIT, UNIT):
x0, y0, x1, y1 = 0, r, MAZE_W * UNIT, r
self.canvas.create_line(x0, y0, x1, y1)
# create origin
origin = np.array([20, 20])
# hell
hell1_center = origin + np.array([UNIT * 2, UNIT])
self.hell1 = self.canvas.create_rectangle(
hell1_center[0] - 15, hell1_center[1] - 15,
hell1_center[0] + 15, hell1_center[1] + 15,
fill='black')
# hell
# hell2_center = origin + np.array([UNIT, UNIT * 2])
# self.hell2 = self.canvas.create_rectangle(
# hell2_center[0] - 15, hell2_center[1] - 15,
# hell2_center[0] + 15, hell2_center[1] + 15,
# fill='black')
# create oval
oval_center = origin + UNIT * 2
self.oval = self.canvas.create_oval(
oval_center[0] - 15, oval_center[1] - 15,
oval_center[0] + 15, oval_center[1] + 15,
fill='yellow')
# create red rect
self.rect = self.canvas.create_rectangle(
origin[0] - 15, origin[1] - 15,
origin[0] + 15, origin[1] + 15,
fill='red')
# pack all
self.canvas.pack()
def reset(self):
self.update()
time.sleep(0.1)
self.canvas.delete(self.rect)
origin = np.array([20, 20])
self.rect = self.canvas.create_rectangle(
origin[0] - 15, origin[1] - 15,
origin[0] + 15, origin[1] + 15,
fill='red')
# return observation
return (np.array(self.canvas.coords(self.rect)[:2]) - np.array(self.canvas.coords(self.oval)[:2]))/(MAZE_H*UNIT)
def step(self, action):
s = self.canvas.coords(self.rect)
base_action = np.array([0, 0])
if action == 0: # up
if s[1] > UNIT:
base_action[1] -= UNIT
elif action == 1: # down
if s[1] < (MAZE_H - 1) * UNIT:
base_action[1] += UNIT
elif action == 2: # right
if s[0] < (MAZE_W - 1) * UNIT:
base_action[0] += UNIT
elif action == 3: # left
if s[0] > UNIT:
base_action[0] -= UNIT
self.canvas.move(self.rect, base_action[0], base_action[1]) # move agent
next_coords = self.canvas.coords(self.rect) # next state
# reward function
if next_coords == self.canvas.coords(self.oval):
reward = 1
done = True
elif next_coords in [self.canvas.coords(self.hell1)]:
reward = -1
done = True
else:
reward = 0
done = False
s_ = (np.array(next_coords[:2]) - np.array(self.canvas.coords(self.oval)[:2]))/(MAZE_H*UNIT)
return s_, reward, done
def render(self):
# time.sleep(0.01)
self.update()
"""
this is RL_brain.py
This part of code is the DQN brain, which is a brain of the agent.
All decisions are made in here.
Using Tensorflow to build the neural network.
View more on my tutorial page: https://morvanzhou.github.io/tutorials/
Using:
Tensorflow: 1.0
gym: 0.7.3
"""
import numpy as np
import pandas as pd
# import tensorflow as tf
# 为了解决版本问题，采取了以下方式导入tensorflow 1.x 版本。
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
np.random.seed(1)
tf.set_random_seed(1)
# Deep Q Network off-policy
class DeepQNetwork:
def __init__(
self,
n_actions,
n_features,
learning_rate=0.01,
reward_decay=0.9, # R折减率
e_greedy=0.9,
replace_target_iter=300, # 300次迭代更新一次Q_target
memory_size=500,
batch_size=32,
e_greedy_increment=None,
output_graph=False,
):
self.n_actions = n_actions
self.n_features = n_features
self.lr = learning_rate
self.gamma = reward_decay # γ
self.epsilon_max = e_greedy
self.replace_target_iter = replace_target_iter
self.memory_size = memory_size
self.batch_size = batch_size
self.epsilon_increment = e_greedy_increment
self.epsilon = 0 if e_greedy_increment is not None else self.epsilon_max
# total learning step
self.learn_step_counter = 0
# initialize zero memory [s, a, r, s_]
self.memory = np.zeros((self.memory_size, n_features * 2 + 2))
# consist of [target_net, evaluate_net]
self._build_net()
t_params = tf.get_collection('target_net_params')
e_params = tf.get_collection('eval_net_params')
self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)]
self.sess = tf.Session()
if output_graph:
# $ tensorboard --logdir=logs
# tf.train.SummaryWriter soon be deprecated, use following
tf.summary.FileWriter("logs/", self.sess.graph)
self.sess.run(tf.global_variables_initializer())
self.cost_his = []
def _build_net(self):
# ------------------ build evaluate_net ------------------
self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s') # input
self.q_target = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_actions], name='Q_target') # for calculating loss
with tf.variable_scope('eval_net'):
# c_names(collections_names) are the collections to store variables
c_names, n_l1, w_initializer, b_initializer = \
['eval_net_params', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES], 10, \
tf.random_normal_initializer(0., 0.3), tf.constant_initializer(0.1) # config of layers
# first layer. collections is used later when assign to target net
# tf中矩阵加法， nxm + 1xm , 直接在nxm的矩阵每行加上1xm矩阵中的对应元素。
# relu函数：x = 0 if x<0 else x=x
with tf.variable_scope('l1'):
w1 = tf.get_variable('w1', [self.n_features, n_l1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.s, w1) + b1)
# second layer. collections is used later when assign to target net
with tf.variable_scope('l2'):
w2 = tf.get_variable('w2', [n_l1, self.n_actions], initializer=w_initializer, collections=c_names)
b2 = tf.get_variable('b2', [1, self.n_actions], initializer=b_initializer, collections=c_names)
self.q_eval = tf.matmul(l1, w2) + b2
with tf.variable_scope('loss'):
self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval))
with tf.variable_scope('train'):
self._train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(self.lr).minimize(self.loss)
# ------------------ build target_net ------------------
self.s_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s_') # input
with tf.variable_scope('target_net'):
# c_names(collections_names) are the collections to store variables
c_names = ['target_net_params', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
# first layer. collections is used later when assign to target net
with tf.variable_scope('l1'):
w1 = tf.get_variable('w1', [self.n_features, n_l1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.s_, w1) + b1)
# second layer. collections is used later when assign to target net
with tf.variable_scope('l2'):
w2 = tf.get_variable('w2', [n_l1, self.n_actions], initializer=w_initializer, collections=c_names)
b2 = tf.get_variable('b2', [1, self.n_actions], initializer=b_initializer, collections=c_names)
self.q_next = tf.matmul(l1, w2) + b2
def store_transition(self, s, a, r, s_):
if not hasattr(self, 'memory_counter'):
self.memory_counter = 0
transition = np.hstack((s, [a, r], s_))
# replace the old memory with new memory
index = self.memory_counter % self.memory_size
self.memory[index, :] = transition
self.memory_counter += 1
def choose_action(self, observation):
# to have batch dimension when feed into tf placeholder
observation = observation[np.newaxis, :]
if np.random.uniform() < self.epsilon:
# forward feed the observation and get q value for every actions
actions_value = self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation})
action = np.argmax(actions_value)
else:
action = np.random.randint(0, self.n_actions)
return action
def learn(self):
# check to replace target parameters
if self.learn_step_counter % self.replace_target_iter == 0:
self.sess.run(self.replace_target_op)
print('\ntarget_params_replaced\n')
# sample batch memory from all memory
if self.memory_counter > self.memory_size:
sample_index = np.random.choice(self.memory_size, size=self.batch_size)
else:
sample_index = np.random.choice(self.memory_counter, size=self.batch_size)
batch_memory = self.memory[sample_index, :]
q_next, q_eval = self.sess.run(
[self.q_next, self.q_eval],
feed_dict={
self.s_: batch_memory[:, -self.n_features:], # fixed params
self.s: batch_memory[:, :self.n_features], # newest params
})
# change q_target w.r.t q_eval's action
q_target = q_eval.copy()
batch_index = np.arange(self.batch_size, dtype=np.int32)
eval_act_index = batch_memory[:, self.n_features].astype(int)
reward = batch_memory[:, self.n_features + 1]
q_target[batch_index, eval_act_index] = reward + self.gamma * np.max(q_next, axis=1)
"""
For example in this batch I have 2 samples and 3 actions:
q_eval =
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
q_target = q_eval =
[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
Then change q_target with the real q_target value w.r.t the q_eval's action.
For example in:
sample 0, I took action 0, and the max q_target value is -1;
sample 1, I took action 2, and the max q_target value is -2:
q_target =
[[-1, 2, 3],
[4, 5, -2]]
So the (q_target - q_eval) becomes:
[[(-1)-(1), 0, 0],
[0, 0, (-2)-(6)]]
We then backpropagate this error w.r.t the corresponding action to network,
leave other action as error=0 cause we didn't choose it.
"""
# train eval network
_, self.cost = self.sess.run([self._train_op, self.loss],
feed_dict={self.s: batch_memory[:, :self.n_features],
self.q_target: q_target})
self.cost_his.append(self.cost)
# increasing epsilon
self.epsilon = self.epsilon + self.epsilon_increment if self.epsilon < self.epsilon_max else self.epsilon_max
self.learn_step_counter += 1
def plot_cost(self):
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(np.arange(len(self.cost_his)), self.cost_his)
plt.ylabel('Cost')
plt.xlabel('training steps')
plt.show()
'''
this is run_this.py
'''
from maze_env import Maze
from RL_brain import DeepQNetwork
def run_maze():
step = 0
for episode in range(300):
# initial observation
observation = env.reset()
count_step = 0
while True:
# fresh env 刷新环境
env.render()
count_step = count_step+1
# RL choose action based on observation
action = RL.choose_action(observation)
# RL take action and get next observation and reward
observation_, reward, done = env.step(action)
# 目前done只能显示游戏结束，如果对done值形式改变一下可以反应游戏胜利/失败。
RL.store_transition(observation, action, reward, observation_)
if (step > 200) and (step % 5 == 0):
# 前面步骤Q网络没更新好，此时学习不具意义。在运行一段时间后，可以进行神经网络的更新。
RL.learn()
# swap observation
observation = observation_
# break while loop when end of this episode
if done:
print("本次所尝试的步数：",count_step)
break
step += 1
# end of game
print('game over')
env.destroy()
if __name__ == "__main__":
# tensorboard --logdir=logs 网页查看结构
# maze game
env = Maze()
RL = DeepQNetwork(env.n_actions, env.n_features,
learning_rate=0.01,
reward_decay=0.9,
e_greedy=0.99,
replace_target_iter=200,
memory_size=2000,
output_graph=True,
e_greedy_increment=0.01
)
env.after(100, run_maze)
env.mainloop()
RL.plot_cost()
maze_env.py:
是迷宫环境文件。主要是有关迷宫设置、显示的代码。定义了黄色圆圈（成功）的reward = 1，红色方块（失败）的reward = -1。（可以试着调整奖励与惩罚，让模型达到更好地训练效果）
有关环境文件的就不多说了。
RL_brain.py:
主要代码实现细节。是重中之重。
_build_net: ——>用于建立主要网络，即一个Q_eval网络和Q_target网络。
其中Q_target网络与Q_eval网络具有相同结构。
--------------------------------evaluate_net------------------------------------------------
输入数据：s -> n rows；2 columns。
q_target用以计算损失：q_target -> n rows；4 colummns。
评估函数：eval_net ->
layer1: s [nx2] × w1[2x10] + b1[1x10] = l1[nx10]
通过relu函数激活。
layer2: l1[nx10] × w2[10x4] + b2[1x4] = l2[nx4] -> q_eval
loss函数：loss -> q_target 与 q_eval 的MSE（均方误差）。
train函数：使用RMSProp优化器（类似SGD的一种方法），设定学习率最小化误差函数来实现训练。
--------------------------------target_net------------------------------------------------
网络结构同evaluate_net，同样layer1 and layer2，target网络只是用来隔段时间copy一下evaluate网络的。
choose_action：
根据状态s选择一个动作a。
以概率epsilon 选择此时价值最高的动作，剩下的概率选择随机动作。
store_transition：
用来存储transition，属于经验回放。
对还未经过本轮train的[state,action,reward,state_next] 进行存储。
设定中可存储500个该种数据[500×6]（6列数据中，s：a:r:s_=2:1:1:2）
到来的最新的数据会覆盖掉最旧的数据。（始终有500个数据用于经验回放）
learn：——>单步训练的方法。
训练数据。
首先要判断每隔self.replace_target_iter个世代，将target_net中的网络参
数换成eval_net的参数，然后进行正常的训练步骤。tf.assign(t, e)即是将e
的参数传给t。
在经验回放的数据集memory中，随机地抽取一个数据batch_memory（[s,a,r,s_]）。
得到q_next（input为后两列）和q_eval（input为前两列）。
q_next/eval矩阵规模为n×4，分别用来计算s_的Q值和s的Q值。
注：Q值为s状态下选择a动作的值，V值为处于s状态下的值。
使用Q-Learning中的Q值更新方法来更新Q现实并计算损失。
可以选择根据情况可以选择持续增加的epsilon值来控制减少探索的比例。
（在e_greedy_increment设置为一个数时，会使epsilon从0递加这个数，
最终到设定的epsilon_max）
run_this.py:
运行主程序的地方。运行之后走迷宫会自动进行，并输出cost值。
在经历300个世代的训练后，每走一步会计算一次loss损失。
这里可能大家会有疑问：损失一直很小，而且看起来像是提升了一样是什么意思，为了最小化误差，不是应该loss值图像慢慢变小的吗？
损失值代表的是Q_target计算的值与Q_eval计算的值间的差别造成的损失，这两者从一开始而言，都是一起缓慢更新成型的，每隔一定时间Q_target参数会更新成与Q_eval一样，所以总体并不存在什么很大的误差。
在网络还没有完全训练好的时候，结束游戏（成功或失败）所走的步数基本是这样的：
在设置e = 0.90：尝试步数大多为3~8不等，因为就算训练好了网络，每走一步总有0.1概率用来探索。
走3步的情况是由于探索而失败的情况。
在设置e_increment = 0.01 , e_max = 0.99后（递增的e-greedy）最后走迷宫所尝试步数基本都为4（最快的方式）。因为基本上都是选择Q值最大的方式走。
本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_44371912/article/details/109250263
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