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Soft Actor-Critic(SAC)是一种深度强化学习算法,用于解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。SAC是Actor-Critic(演员-评论家)算法的一种变体,它引入了一些改进和创新,使其在多方面具有出色的性能。
Soft Actor-Critic(SAC)的核心思想是通过最大熵强化学习来实现策略优化,以平衡探索和利用。它通过引入双值函数、目标熵的自动调整以及经验回放等技术来处理连续动作空间的问题,并通过深度神经网络来学习复杂的策略。SAC已经在许多强化学习任务中表现出色,特别适用于需要处理高维状态和连续动作的问题。
熵(Entropy)在信息理论和强化学习中都有重要的作用。在强化学习中,熵被引入到最大熵强化学习算法中,其中策略的熵用于探索和平衡探索与利用的关系。下面将详细介绍熵在强化学习中的作用以及在Soft Actor-Critic(SAC)算法中的应用:
1. 熵的作用
2. 熵在Soft Actor-Critic中的应用
在Soft Actor-Critic(SAC)算法中,熵的应用是其核心思想之一。以下是熵在SAC中的具体应用:
总之,熵在SAC中用于平衡探索和利用,通过最大化策略的熵来提高探索性能。这使得SAC成为一种有效处理连续动作空间问题的算法,并在实际应用中取得了出色的性能。
Soft Actor-Critic(SAC)算法的训练过程通常包括以下步骤:
(1)初始化
初始化演员(Actor)、目标演员、评论家(Critic)、目标评论家、策略(Policy)和目标策略网络的神经网络参数,然后设置其他算法参数,如学习率、目标熵、折扣因子等。
(2)数据采集
与环境交互以收集样本数据。这通常涉及使用当前策略(演员网络)与环境互动,并记录状态、采取的动作、即时奖励和下一个状态。为了提高数据利用效率,通常使用经验回放缓冲区存储和重用以前的经验样本。
(3)计算目标策略熵
计算目标策略的熵,以用于自动调整目标熵。目标策略的熵通常是一个固定值,或者它可以通过训练过程自动学习。
(4)更新评论家网络
使用经验回放缓冲区中的样本数据,计算Q值(状态-动作对的价值估计)。使用均方误差或其他适当的损失函数来训练评论家网络,使其近似Q值函数。更新目标评论家网络,通常采用软更新策略(例如,使用滑动平均值来更新目标网络参数)。
(5)更新演员和策略网络
使用评论家网络的Q值估计来计算策略梯度。使用策略梯度算法来更新演员网络的参数,以最大化期望累积奖励和策略熵的加权和。更新目标演员网络和目标策略网络,通常采用软更新策略。
(6)自动调整目标熵
在训练过程中,自动调整目标熵以平衡探索和利用。如果策略的熵低于目标熵,增加目标熵的值,以鼓励更多的探索。
(7)重复:重复步骤2至步骤6,直到达到预定的训练轮数或其他停止条件。
(8)评估策略:在训练结束后,可以使用演员网络的最终参数来评估策略的性能。通常,这涉及在测试环境中运行策略,并计算平均奖励或其他性能指标。
(9)保存模型(可选):保存训练后的演员、评论家和策略网络模型,以备将来使用。
SAC的训练过程是一个迭代的过程,演员和评论家网络相互协作,通过反馈信号来改进策略。通过最大化期望累积奖励和策略熵的加权和,SAC能够有效地处理连续动作空间和高维状态空间的问题,同时保持多样性和探索性。
下面是一个使用SAC算法的简单例子,该例子创建了一个简单的虚拟环境,其中一个虚拟机器人尝试在不碰到障碍物的情况下远离原点。 SAC代理通过训练来学习如何选择动作以最大化总奖励。
实例10-3:使用SAC算法训练一个强化学习代理(源码路径:daima\10\sac.py)
实例文件sac.py的主要实现代码如下所示:
- # 定义虚拟环境
- class Environment:
- def __init__(self):
- self.state_dim = 2 # 状态维度为2(x坐标和y坐标)
- self.action_dim = 1 # 动作维度为1(推进或后退)
- self.state = np.array([0.0, 0.0]) # 初始状态为原点坐标
-
- def step(self, action):
- # 模拟虚拟机器人的动作
- velocity = action[0] # 动作表示速度
- self.state[0] += velocity # 更新x坐标
-
- # 计算奖励,目标是使机器人尽量远离原点
- reward = -np.abs(self.state[0])
-
- # 检查是否达到终止条件(机器人离原点太远)
- done = np.abs(self.state[0]) > 10.0
-
- return self.state, reward, done
-
-
- # 创建连续动作空间的SAC代理
- class SACAgent:
- def __init__(self, state_dim, action_dim):
- self.state_dim = state_dim
- self.action_dim = action_dim
-
- # 创建策略网络和Q网络
- self.actor = self.build_actor()
- self.q1 = self.build_critic()
- self.q2 = self.build_critic()
-
- # 定义优化器
- self.actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
- self.critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.002)
-
- def build_actor(self):
- input_layer = Input(shape=(self.state_dim,))
- x = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
- x = Dense(64, activation='relu')(x)
- mean = Dense(self.action_dim, activation='tanh')(x)
- log_stddev = Dense(self.action_dim)(x)
- actor = Model(inputs=input_layer, outputs=[mean, log_stddev])
- return actor
-
- def build_critic(self):
- input_layer = Input(shape=(self.state_dim + self.action_dim,))
- x = Dense(64, activation='relu')(input_layer)
- x = Dense(64, activation='relu')(x)
- q_value = Dense(1)(x)
- critic = Model(inputs=input_layer, outputs=q_value)
- return critic
-
- def select_action(self, state):
- mean, log_stddev = self.actor.predict(np.array([state]))
- stddev = tf.math.exp(log_stddev)
- action_distribution = tfp.distributions.Normal(loc=mean, scale=stddev)
- action = action_distribution.sample()
- return action.numpy()[0]
-
- def update(self, state, action, reward, next_state, done):
- with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
- mean, log_stddev = self.actor(np.array([state]))
- stddev = tf.math.exp(log_stddev)
- action_distribution = tfp.distributions.Normal(loc=mean, scale=stddev)
- log_prob = action_distribution.log_prob(action)
-
- # 将action从一维数组转换为二维数组
- action = np.array([action])
-
- # 连接state和action
- q1_value = self.q1(np.concatenate([np.array([state]), action], axis=-1))
-
- q2_value = self.q2(np.concatenate([np.array([state]), action], axis=-1))
-
- next_mean, next_log_stddev = self.actor(np.array([next_state]))
- next_stddev = tf.math.exp(next_log_stddev)
- next_action_distribution = tfp.distributions.Normal(loc=next_mean, scale=next_stddev)
- next_action = next_action_distribution.sample()
- next_log_prob = next_action_distribution.log_prob(next_action)
-
- target_q_value = tf.minimum(q1_value, q2_value) - log_prob + next_log_prob
- target_q_value = tf.stop_gradient(target_q_value)
-
- critic_loss1 = tf.reduce_mean(tf.square(target_q_value - q1_value))
- critic_loss2 = tf.reduce_mean(tf.square(target_q_value - q2_value))
-
- actor_loss = tf.reduce_mean(log_prob - tf.minimum(q1_value, q2_value))
-
- actor_gradients = tape.gradient(actor_loss, self.actor.trainable_variables)
- critic_gradients1 = tape.gradient(critic_loss1, self.q1.trainable_variables)
- critic_gradients2 = tape.gradient(critic_loss2, self.q2.trainable_variables)
-
- self.actor_optimizer.apply_gradients(zip(actor_gradients, self.actor.trainable_variables))
- self.critic_optimizer.apply_gradients(zip(critic_gradients1, self.q1.trainable_variables))
- self.critic_optimizer.apply_gradients(zip(critic_gradients2, self.q2.trainable_variables))
-
- del tape
-
-
- # 训练SAC代理
- def train_sac_agent():
- env = Environment()
- agent = SACAgent(env.state_dim, env.action_dim)
-
- max_episodes = 1000
- for episode in range(max_episodes):
- state = env.state
- total_reward = 0
-
- while True:
- action = agent.select_action(state)
- next_state, reward, done = env.step(action)
- agent.update(state, action, reward, next_state, done)
-
- total_reward += reward
- state = next_state
-
- if done:
- break
-
- print(f"Episode: {episode}, Total Reward: {total_reward}")
-
-
- if __name__ == "__main__":
- train_sac_agent()
上述代码的实现流程如下所示:
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