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强化学习主要算法原理及代码示例_强化学习算法

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-04-15 10:14:01

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强化学习算法

强化学习算法包括以下几种：

  1. Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。

  2. SARSA：基于值函数的强化学习算法，与Q-learning类似，但是它采用了一种更加保守的策略，即在当前状态下采取的动作。

  3. DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。

  4. A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个并发环境中学习。

  5. TRPO：相对策略优化算法，通过限制策略更新的步长来保证策略的稳定性。

  6. PPO：近似策略优化算法，通过使用一种近似的目标函数来更新策略，可以在保证稳定性的同时提高学习效率。

  7. SAC：软策略优化算法，通过最大化熵来鼓励探索，可以在复杂环境中学习更加鲁棒的策略。

  1. Q-learning

Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，它通过学习最优策略来最大化累积奖励。其核心思想是使用一个Q表来存储每个状态下每个动作的Q值，然后根据Q表来选择动作。Q-learning的更新公式如下：

Q ( s , a ) ← Q ( s , a ) + α ( r + γ max ⁡ a ′ Q ( s ′ , a ′ ) − Q ( s , a ) ) Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha(r + \gamma \max_{a'} Q(s',a') - Q(s,a)) Q(s,a)←Q(s,a)+α(r+γa′max​Q(s′,a′)−Q(s,a))

其中， s s s表示当前状态， a a a表示当前动作， r r r表示当前奖励， s ′ s' s′表示下一个状态， a ′ a' a′表示下一个动作， α \alpha α表示学习率， γ \gamma γ表示折扣因子。

下面是一个简单的Q-learning的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义Q表
Q = np.zeros((num_states, num_actions))

# 定义超参数
alpha = 0.1
gamma = 0.9
epsilon = 0.1

# 定义训练过程
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        # 选择动作
        if np.random.uniform() < epsilon:
            action = env.action_space.sample()
        else:
            action = np.argmax(Q[state])
        # 执行动作
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        # 更新Q表
        Q[state, action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state]) - Q[state, action])
        state = next_state

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  1. SARSA

SARSA是一种基于状态-动作-回报-下一个状态-下一个动作的强化学习算法。它的全称是State-Action-Reward-State-Action，即状态-动作-回报-下一个状态-下一个动作。SARSA算法的核心思想是在当前状态下，选择一个动作，执行该动作后进入下一个状态，然后再根据下一个状态选择下一个动作，以此类推，直到达到目标状态或者达到最大迭代次数。

SARSA算法的伪代码如下：

  1. 初始化Q(s,a)为任意值
  2. 选择初始状态s
  3. 选择动作a
  4. 执行动作a，得到回报r和下一个状态s’
  5. 选择下一个动作a’
  6. 更新Q(s,a) = Q(s,a) + alpha * (r + gamma * Q(s’,a’) - Q(s,a))
  7. s = s’
  8. a = a’
  9. 如果达到目标状态或者达到最大迭代次数，则停止

下面是一个简单的SARSA算法的python代码示例：

import numpy as np

# 定义状态空间和动作空间
states = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
actions = [0, 1]

# 定义Q表
Q = np.zeros((len(states), len(actions)))

# 定义参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 探索率

# 定义环境
def env(state, action):
    if state == 0 and action == 0:
        return 0, 0
    elif state == 5 and action == 1:
        return 1, 0
    else:
        if action == 0:
            return state - 1, 0
        else:
            return state + 1, 0

# 定义策略
def policy(state):
    if np.random.uniform() < epsilon:
        return np.random.choice(actions)
    else:
        return np.argmax(Q[state, :])

# SARSA算法
for i in range(1000):
    state = np.random.choice(states)
    action = policy(state)
    while True:
        next_state, reward = env(state, action)
        next_action = policy(next_state)
        Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * Q[next_state, next_action] - Q[state, action])
        state = next_state
        action = next_action
        if state == 0 or state == 5:
            break

# 输出Q表
print(Q)

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在这个示例中，我们定义了一个简单的环境，它包含6个状态和2个动作。我们使用Q表来存储每个状态-动作对的值，并使用SARSA算法来更新Q表。在每个迭代中，我们随机选择一个初始状态，并使用策略来选择一个动作。然后，我们执行该动作并观察回报和下一个状态。接下来，我们使用策略来选择下一个动作，并使用SARSA算法来更新Q表。最后，我们重复这个过程，直到达到目标状态或者达到最大迭代次数。最终，我们输出Q表，它包含了每个状态-动作对的值。

  1. DQN

DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，它通过使用神经网络来估计Q值函数，从而实现对环境的学习和决策。

DQN的核心思想是使用神经网络来逼近Q值函数，将状态作为输入，输出每个动作的Q值。在训练过程中，DQN使用经验回放和目标网络来提高学习效率和稳定性。

具体来说，DQN的训练过程如下：

  1. 初始化神经网络和经验回放缓存。
  2. 在每个时间步，根据当前状态选择一个动作。
  3. 执行动作并观察环境反馈，得到下一个状态和奖励。
  4. 将经验存储到经验回放缓存中。
  5. 从经验回放缓存中随机采样一批经验，用于训练神经网络。
  6. 更新目标网络。
  7. 重复步骤2-6，直到达到预设的训练次数或达到目标性能。

下面是一个简单的DQN实现的Python代码示例：

import gym
import random
import numpy as np
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.target_model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

    def target_train(self):
        weights = self.model.get_weights()
        self.target_model.set_weights(weights)

    def load(self, name):
        self.model.load_weights(name)

    def save(self, name):
        self.model.save_weights(name)

if __name__ == "__main__":
    env = gym.make('CartPole-v0')
    state_size = env.observation_space.shape[0]
    action_size = env.action_space.n
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    done = False
    batch_size = 32

    for e in range(EPISODES):
        state = env.reset()
        state = np.reshape(state, [1, state_size])
        for time in range(500):
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            reward = reward if not done else -10
            next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size])
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            if done:
                agent.target_train()
                print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}"
                      .format(e, EPISODES, time, agent.epsilon))
                break
            if len(agent.memory) > batch_size:
                agent.replay(batch_size)

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在这个示例中，我们使用OpenAI Gym中的CartPole环境来演示DQN的训练过程。我们首先定义了一个DQNAgent类，其中包含了神经网络模型、经验回放缓存、动作选择策略等。在训练过程中，我们使用了经验回放和目标网络来提高学习效率和稳定性。最后，我们使用了Keras来实现神经网络模型的构建和训练。

  1. A3C

A3C是一种异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个并发环境中学习。其核心思想是使用多个并发的智能体来学习，每个智能体都有自己的演员和评论家，演员用来选择动作，评论家用来评估动作的价值。A3C的更新公式如下：

θ ← θ + α ∇ θ log ⁡ π ( a ∣ s ; θ ) A ( s , a ; θ v ) \theta \leftarrow \theta + \alpha \nabla_{\theta} \log \pi(a|s;\theta) A(s,a;\theta_v) θ←θ+α∇θ​logπ(a∣s;θ)A(s,a;θv​)

θ v ← θ v + β ∇ θ v ( A ( s , a ; θ v ) ) 2 \theta_v \leftarrow \theta_v + \beta \nabla_{\theta_v} (A(s,a;\theta_v))^2 θv​←θv​+β∇θv​​(A(s,a;θv​))2

其中， θ \theta θ表示演员的参数， θ v \theta_v θv​表示评论家的参数， α \alpha α表示演员的学习率， β \beta β表示评论家的学习率， π ( a ∣ s ; θ ) \pi(a|s;\theta) π(a∣s;θ)表示演员的策略， A ( s , a ; θ v ) A(s,a;\theta_v) A(s,a;θv​)表示评论家的价值函数。

下面是一个简单的A3C的Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import gym
import threading

# 定义神经网络
class ActorCritic(nn.Module):
    def __init__(self, num_states, num_actions):
        super(ActorCritic, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(num_states, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
        self.actor = nn.Linear(64, num_actions)
        self.critic = nn.Linear(64, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        actor = self.actor(x)
        critic = self.critic(x)
        return actor, critic

# 定义A3C算法
class A3C:
    def __init__(self, num_states, num_actions, lr_actor, lr_critic, gamma):
        self.num_states = num_states
        self.num_actions = num_actions
        self.lr_actor = lr_actor
        self.lr_critic = lr_critic
        self.gamma = gamma
        self.actor_critic = ActorCritic(num_states, num_actions)
        self.optimizer_actor = optim.Adam(self.actor_critic.actor.parameters(), lr=lr_actor)
        self.optimizer_critic = optim.Adam(self.actor_critic.critic.parameters(), lr=lr_critic)

    def choose_action(self, state):
        state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
        actor, _ = self.actor_critic(state)
        action_probs = torch.softmax(actor, dim=1)
        action = action_probs.multinomial(num_samples=1).item()
        return action

    def learn(self, state, action, reward, next_state, done):
        state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
        action = torch.LongTensor([action])
        reward = torch.FloatTensor([reward])
        next_state = torch.FloatTensor(next_state).unsqueeze(0)
        _, critic = self.actor_critic(state)
        _, next_critic = self.actor_critic(next_state)
        td_error = reward + self.gamma * next_critic * (1 - done) - critic
        actor, _ = self.actor_critic(state)
        action_probs = torch.softmax(actor, dim=1)
        log_prob = torch.log(action_probs.gather(1, action.unsqueeze(1)))
        actor_loss = -log_prob * td_error.detach()
        critic_loss = td_error.pow(2)
        self.optimizer_actor.zero_grad()
        self.optimizer_critic.zero_grad()
        actor_loss.backward()
        critic_loss.backward()
        self.optimizer_actor.step()
        self.optimizer_critic.step()

# 定义训练过程
def train(env, a3c, num_episodes):
    for episode in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = a3c.choose_action(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            a3c.learn(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state

# 定义多线程训练过程
def train_thread(env, a3c, num_episodes):
    for episode in range(num_episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        while not done:
            action = a3c.choose_action(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            a3c.learn(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state

# 定义主函数
if __name__ == '__main__':
    env = gym.make('CartPole-v0')
    num_states = env.observation_space.shape[0]
    num_actions = env.action_space.n
    a3c = A3C(num_states, num_actions, lr_actor=0.001, lr_critic=0.001, gamma=0.99)
    num_episodes = 1000
    num_threads = 4
    threads = []
    for i in range(num_threads):
        t = threading.Thread(target=train_thread, args=(env, a3c, num_episodes // num_threads))
        threads.append(t)
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    env.close()

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  1. TRPO

TRPO是一种相对策略优化算法，通过限制策略更新的步长来保证策略的稳定性。其核心思想是使用一个相对策略优化的目标函数来更新策略，然后使用共轭梯度法来求解更新方向。TRPO的更新公式如下：

θ k + 1 = θ k + α Δ θ \theta_{k+1} = \theta_k + \alpha \Delta \theta θk+1​=θk​+αΔθ

Δ θ = arg ⁡ max ⁡ Δ θ L ( θ k + Δ θ ) \Delta \theta = \arg\max_{\Delta \theta} L(\theta_k + \Delta \theta) Δθ=argΔθmax​L(θk​+Δθ)

s . t . D K L ( π θ k ∣ ∣ π θ k + Δ θ ) ≤ δ s.t. \quad D_{KL}(\pi_{\theta_k} || \pi_{\theta_k + \Delta \theta}) \leq \delta s.t.DKL​(πθk​​∣∣πθk​+Δθ​)≤δ

其中， θ \theta θ表示策略的参数， α \alpha α表示学习率， Δ θ \Delta \theta Δθ表示更新方向， L ( θ ) L(\theta) L(θ)表示相对策略优化的目标

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