强化学习---DQN相关知识及代码实现_dqnme

DQN全名为Deep Q-Network，是结合了Q-learning和深度学习网络的一个网络结构模型。

接下来分析DQN的实现流程及细节处理：

 

一：为什么提出DQN：

Q-learning作为传统的强化学习算法，功能强大且好实现，但存在一个致命的弱点，便是，Q-learning需要一个状态转移表，来保存状态及决定下一步的action，但当状态很多时，且可采取的行动较多时，这个表格便会变得异常庞大，且不好维护，不好拟合训练。比如FlappyBird游戏中，训练Bird自动飞行，因为管道跟bird的位置不定，所以存在的状态将会很多。

所以便结合深度学习，使用网络结构，将当前的画面信息作为net的输入，将下一步action作为net的输出，通过计算loss反向传递训练网络。

 

二：网络构建及数据准备

（1）.DQN有两个结构相同的网络，分别为eval_net跟target_net，两个网络结构相同，参数可以互相替换，eval_net是用于训练的网络，为了输出评估值，记作y_eval，target_net是用于输出目标值，记作y_target，在间隔一定迭代训练次数，便将eval_net网络的参数复制给target_net，网络训练loss计算便是y_eval-y_target。

（2）.将当前环境信息s输入eval_net，输出Q值，选取对应的action，或者随机生成action(记为a0，执行action，获取得到对应的reward(记为r)及对应新的环境信息s_，整合信息，将样本（s，a，r，s_）存储起来，例如存进队列Queue，并迭代，保存最近一定量的信息。

 

三：训练过程：

（1）：随机提取一个batch的sample（s，a，r，s_）,将s输入eval_net，得到输出，记为q_eval，根据sample中的a值，保留q_eval对应位置的q值，其它位置q值置为0，记作y_eval。

（2）：将sample中的s_输入到target_net，得到输出，记为q_target，保留q_target中最大值位置的值，其它位置置为0，并乘以系数gamma，然后加上sample对应的r，结果记为y_target。

（3）：计算y_eval与y_target的MSE（均方误差），作为loss方向传递，调整eval_net。

（4）：判断是否将eval_net里面的参数复制给target_net。

（5）：重复步骤1到步骤4。

流程图如下：

 

伪代码如下：

sampleQueue = Queue()
timeStep = 0
 
#构建网络结构net_eval,net_target
EvalNet = createNet(stateInput)
TargetNet = createNet(stateInputT)
 
#构建loss函数及优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_eval - y_target))
trainStep = tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(loss)
   
#开始游戏保留初始状态
observation0, reward0 = playGame(action0)
currentState= preprocess(observation0)
 
#根据当前状态获取下一步action，分别可以随机获取action，或通过EvalNet网络获取。
def getAction(currentState):
    if random.random > epsilon:
        action = randomGet()
    else:
        action = EvalNet(currentState) 
    return action
    
while 1!= 0:
    #执行action并保存sample
    action = getAction(currentState)
    nextObservation,reward = playGame(action)
    newState= preprocess(nextObservation)
    sampleQueue.append((currentState,action,reward,newState))
    
    #当smaple数量达到上限，便剔除最久之前的sample
    if len(sampleQueue) > MEMORY_MAX:
        sampleQueue.pop(0)
    #达到一定sample数目便开始训练网络
    if timeStep > OBSERVE:
        trainData= random.sample(replayMemory,BATCH_SIZE)
        trainData_state = trainData[:,0]
        trainData_action = trainData[:,1]
        trainData_reward = trainData[:,2]
        trainData_nextState = trainData[:,3]
        
        q_target = TargetNet(trainData_nextState)
        y_target = trainData_reward + GAMMA*max(q_target)
        
        #根据y_target，trainData_state（将trainData_state输入EvalNet可得到y_eval），trainData_action可计算loss并训练网络EvalNet
        trainStep.run()
 
        #间隔一定次数，便将EvalNet参数赋值给TargetNet
        if timeStep % UPDATE_TIME == 0:
            copyEvalNetToTargetNet()
 
    currentState = newState
    timeStep += 1

 

四：实验细节

（1）.是否action需要进行随机获取，如果action都是将当前环境输入EvalNet，通过输出值决定下一步action，那么前期训练时，EvalNet容易过拟合，一直输出执行某个操作，所以随机获取，可以增多sample的多样性，更容易训练网络，训练后期可放弃随机获取的方式。

（2）.是否需要TargetNet网络，直接使用EvalNet获取y_target，经实验，如若这样做，EvalNet同样可拟合，同样可训练出相应的模型，但前期训练时，较难拟合，模型振荡较大，迭代次数较多。

（3）.Net的输入可使用当前的环境状态，也可使用当前的环境状态，并combine前几帧的环境状态，即前几个状态，作为整体，输入Net进行训练，经试验，效果相差不大，但按理说，如若combine前几帧的环境状态，Net网络会参照之前的状态，再决定action，效果会更优，但模型的输入变大，计算量也会相应提高。

（4）.Gamma系数一般取接近1的值较为合理。

 

参照资料

（1）：https://blog.csdn.net/weixin_39721214/article/details/90070881

（2）：https://github.com/floodsung/DRL-FlappyBird

（3）：https://blog.csdn.net/xckkcxxck/article/details/83744057