機器學(xué)習(xí)入門——實戰(zhàn)篇之強化學(xué)習(xí)

這是本篇文章是《機器學(xué)習(xí)入門》系列文章的第五篇镐侯，該系列有如下文章：
《機器學(xué)習(xí)入門——基礎(chǔ)篇》
《機器學(xué)習(xí)入門——實戰(zhàn)篇之監(jiān)督學(xué)習(xí)》
《機器學(xué)習(xí)入門——實戰(zhàn)篇之非監(jiān)督學(xué)習(xí)》
《機器學(xué)習(xí)入門——實戰(zhàn)篇之深度學(xué)習(xí)》
《機器學(xué)習(xí)入門——實戰(zhàn)篇之強化學(xué)習(xí)》

在《機器學(xué)習(xí)入門——基礎(chǔ)篇》中已經(jīng)介紹過強化學(xué)習(xí)的概念执庐，也介紹了動態(tài)規(guī)劃和蒙特卡洛方法。因為這兩部分內(nèi)容都是可以寫成專著的大塊頭摸航，本文不做詳述，咱們直接進入實戰(zhàn)此再，用一個簡單的栗子來進入強化學(xué)習(xí)的世界饵较。

有這么一個經(jīng)典案例，就是“機器人走迷宮”镐捧，通過強化學(xué)習(xí)算法潜索，讓機器人自己學(xué)會尋找走出迷宮的辦法臭增，并不斷優(yōu)化這個路徑，最后得到較優(yōu)解竹习。

在該項目中誊抛，使用強化學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)一個自動走迷宮機器人整陌。

14-robot.png

1拗窃、如上圖所示，智能機器人顯示在右上角泌辫。在我們的迷宮中随夸，有陷阱（紅色炸彈）及終點（藍色的目標(biāo)點）兩種情景。機器人要盡量避開陷阱震放、盡快到達目的地宾毒。
2、機器人可執(zhí)行的動作包括：向上走 u殿遂、向右走 r诈铛、向下走 d、向左走 l勉躺。
3、執(zhí)行不同的動作后觅丰，根據(jù)不同的情況會獲得不同的獎勵饵溅，具體而言，有以下幾種情況妇萄。
撞到墻壁：-10
走到終點：50
走到陷阱：-30
其余情況：-0.1

正式開始代碼之前蜕企，我們先來理一理思路，強化學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)算法的一種冠句，其模式是讓智能體在“訓(xùn)練”中學(xué)到“經(jīng)驗”轻掩，以實現(xiàn)給定的任務(wù)。但不同于監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)懦底，在強化學(xué)習(xí)的框架中唇牧，我們更側(cè)重通過讓被訓(xùn)練的對象與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)。通常在監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)中聚唐，被訓(xùn)練對象往往需要通過給定的訓(xùn)練集丐重，輔之以既定的訓(xùn)練目標(biāo)（如最小化損失函數(shù)），通過給定的學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)這一目標(biāo)杆查。然而在強化學(xué)習(xí)中扮惦，被訓(xùn)練對象則是通過其與環(huán)境交互得到的獎勵進行學(xué)習(xí)。這個環(huán)境可以是虛擬的（如虛擬的迷宮）亲桦，也可以是真實的（自動駕駛汽車在真實道路上收集數(shù)據(jù)）崖蜜。

在強化學(xué)習(xí)中有五個核心組成部分浊仆，它們分別是：
環(huán)境（Environment）
智能體（Agent）
狀態(tài)（State）
動作（Action）
獎勵（Reward）

在某一時間節(jié)點 t：
智能體在從環(huán)境中感知其所處的狀態(tài): $s_t$
智能體根據(jù)某些準(zhǔn)則選擇動作: $a_t$
環(huán)境根據(jù)智能體選擇的動作，向智能體反饋獎勵 $r_{t+1}$
通過合理的學(xué)習(xí)算法豫领，智能體將在這樣的問題設(shè)置下抡柿，成功學(xué)到一個在狀態(tài) $s_t$ 選擇動作 $a_t$ 的策略

對應(yīng)“機器人走迷宮”這個題目，我們就能得到以下名詞的含義：

環(huán)境 : 迷宮的各條路徑氏堤，迷宮路徑上的陷阱沙绝，最終迷宮的出口也就是目標(biāo)位置

狀態(tài) : 為了便于將機器人走迷宮的問題抽象成一個數(shù)學(xué)上好操作的模型，我們在迷宮中加入了左邊鼠锈，例如（0闪檬，0）這樣的點，這樣機器人在任何一個時間點都會對應(yīng)一個位置坐標(biāo)购笆，同時粗悯，這個坐標(biāo)會結(jié)合環(huán)境具體情況帶給機器人一個激勵，有正向激勵同欠，也有負(fù)向激勵样傍，這些激勵會直接被帶入我們的算法公式，算出具體值铺遂，來刺激機器人做出下一步動作的決策衫哥；比如終點坐標(biāo)帶來的激勵就是很大的一個正向值50，比如陷阱坐標(biāo)所帶來的就是一個很大的負(fù)向值-30襟锐，而如果不是什么特別的位置的坐標(biāo)撤逢，也就是其余情況，就會給一個恰當(dāng)?shù)呢?fù)向激勵粮坞，刺激機器人繼續(xù)尋找目標(biāo)蚊荣；以上描述就是這個模型的狀態(tài)

動作 : 向上，向下莫杈，向左互例，向右各種方向上的移動

獎勵 : 撞到墻壁：-10；走到終點：50筝闹；走到陷阱：-30媳叨；其余情況：-0.1
這個項目中，我們采用基于 Q-Learning 的強化學(xué)習(xí)算法关顷。Q-Learning 是一個值迭代（Value Iteration）算法肩杈。與策略迭代（Policy Iteration）算法不同，值迭代算法會計算每個”狀態(tài)“或是”狀態(tài)-動作“的值（Value）或是效用（Utility）解寝，然后在執(zhí)行動作的時候扩然，會設(shè)法最大化這個值。因此聋伦，對每個狀態(tài)值的準(zhǔn)確估計夫偶，是我們值迭代算法的核心界睁。通常我們會考慮最大化動作的長期獎勵，即不僅考慮當(dāng)前動作帶來的獎勵兵拢，還會考慮動作長遠的獎勵翻斟。

在 Q-Learning 算法中，我們把這個長期獎勵記為 Q 值说铃，我們會考慮每個 ”狀態(tài)-動作“ 的 Q 值访惜，具體而言，它的計算公式為：

$q(s_t, a) = R_{t+1} + \gamma \times maxq((a, s_t))$

也就是對于當(dāng)前的“狀態(tài)-動作” $(s_t, ??)$ 腻扇，我們考慮執(zhí)行動作 ?? 后環(huán)境給我們的獎勵 $??_{??+1}$ 债热，以及執(zhí)行動作 ?? 到達 $s_{t+1}$ 后，執(zhí)行任意動作能夠獲得的最大的Q值 $maxq(a,s_{t+1})$ , $\gamma$ 為折扣因子幼苛。

不過一般地窒篱，我們使用更為保守地更新 Q 表的方法，即引入松弛變量 ?????????舶沿，按如下的公式進行更新墙杯，使得 Q 表的迭代變化更為平緩。

$q(s_t, a) = (1-\alpha) \times q(s_t, a) + \alpha \times (R_{t+1}, \gamma \times maxq(a, s_{t+1}))$

在強化學(xué)習(xí)中括荡，「探索-利用」問題是非常重要的高镐。具體來說，根據(jù)上面的定義畸冲，我們會盡可能地讓機器人在每次選擇最優(yōu)的決策嫉髓，來最大化長期獎勵。但是這樣做有如下的弊端：

在初步的學(xué)習(xí)中召夹，我們的 Q 值會不準(zhǔn)確岩喷，如果在這個時候都按照 Q 值來選擇恕沫，那么會造成錯誤监憎。

學(xué)習(xí)一段時間后，機器人的路線會相對固定婶溯，則機器人無法對環(huán)境進行有效的探索鲸阔。

因此我們需要一種辦法，來解決如上的問題迄委，增加機器人的探索褐筛。由此我們考慮使用 epsilon-greedy 算法（是一種貪心算法，加入了隨機因子epsilon的貪心算法）叙身，即在小車選擇動作的時候渔扎，以一部分的概率隨機選擇動作，以一部分的概率按照最優(yōu)的 Q 值選擇動作信轿。同時晃痴，這個選擇隨機動作的概率應(yīng)當(dāng)隨著訓(xùn)練的過程逐步減小残吩。

簡單的實現(xiàn)以下這個貪心算法epsilon-greedy，有如下代碼：

import random
# 動作列表如下
actions = ['u','r','d','l']
qline = {'u':1.2, 'r':-2.1, 'd':-24.5, 'l':27}
# epsilon以0.3的概率進行隨機選擇
epsilon = 0.3 
def choose_action(epsilon):
    action = None
    # 以前面定義好的一個epsilon進行選擇
    if epsilon < random.random(): 
        # 隨機選擇一個動作
        action = random.choice(actions)  
else: 
    # 否則選擇具有最大 Q 值的動作
        action = max(qline, key=qline.get) 
return action

接下來我們就可以生成迷宮啦倘核，本文開始的時候看到的迷宮太過簡單泣侮，我們給一個稍微有點難度的。

from Maze import Maze
myMaze = Maze(maze_size=(10,11), trap_number=5)

Python是不是很溫馨又簡單紧唱，居然有Maze這個東西活尊。

好了，我們生成好了這么一個迷宮漏益，準(zhǔn)備去訓(xùn)練小機器人蛹锰。接下來，就是最核心的部分遭庶，我們的小機器人啦宁仔，也就是要一個Robot類。

Robot類中峦睡，我們需要實現(xiàn)諸多功能翎苫，以使得我們成功實現(xiàn)一個強化學(xué)習(xí)智能體≌チ耍總體來說煎谍，之前我們是人為地在環(huán)境中移動了機器人，但是現(xiàn)在通過實現(xiàn) Robot 這個類龙屉，機器人將會自己移動呐粘。通過實現(xiàn)學(xué)習(xí)函數(shù)，Robot 類將會學(xué)習(xí)到如何選擇最優(yōu)的動作转捕，并且更新強化學(xué)習(xí)中對應(yīng)的參數(shù)作岖。

首先 Robot 有多個輸入，其中 alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon0=0.5 表征強化學(xué)習(xí)相關(guān)的各個參數(shù)的默認(rèn)值五芝，這些在之前我們已經(jīng)了解到痘儡，Maze 應(yīng)為機器人所在迷宮。

隨后需要一個 Robot.update 函數(shù)枢步，它指明了在每次執(zhí)行動作時沉删，Robot 需要執(zhí)行的指令。下面我們來看一看Robot這個類醉途。

需要一個初始化函數(shù)將參數(shù)引入：

def __init__(self, maze, alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon0=0.5):

還需要一個更新函數(shù)矾瑰，每次把參數(shù)做一個更新：

def update_parameter(self):
    self.t = self.t + 1
    if self.testing:
        # 測試
        self.epsilon = self.epsilon0
    else:
        # 學(xué)習(xí)過程中更新參數(shù)，讓epsilon逐漸變小
        # 從而實現(xiàn)參數(shù)的收斂
        if self.epsilon0 - self.t * 0.03 > 0:
            self.epsilon = self.epsilon0 - self.t * 0.03
        else:
            self.epsilon = 0.01
    return self.epsilon

然后有這么一個選擇動作的函數(shù)：

def choose_action(self):
    def is_random_exploration():
        if random.random() < self.epsilon:
            return True
        else:
            return False
    if self.learning:
        if is_random_exploration():
            return self.valid_actions[random.randint(0, 3)]
        else:
            return max(self.Qtable[self.state], key = self.Qtable[self.state].get)
    elif self.testing:
        return max(self.Qtable[self.state], key = self.Qtable[self.state].get)
    else:
        return self.valid_actions[random.randint(0, 3)]

當(dāng)然了隘擎，必須要有一個更新知識表的函數(shù)：

def update_Qtable(self, r, action, next_state):
    if self.learning:
        q_with_cur_state = self.Qtable[self.state][action]
        q_with_next_state = r + self.gamma * max(self.Qtable[next_state].values())
        self.Qtable[self.state][action] += self.alpha * (q_with_next_state - q_with_cur_state)

最后有一個整體的更新函數(shù)：

def update(self):
    self.state = self.sense_state() # 取得目前的狀態(tài)
    self.create_Qtable_line(self.state) # 生成Qtable的記錄        
    action = self.choose_action() # 選擇一個動作
    reward = self.maze.move_robot(action) # 移動機器人
    next_state = self.sense_state() # 下一個狀態(tài)
    self.create_Qtable_line(next_state) # 下一個記錄
    if self.learning and not self.testing:
        # 更新Qtable殴穴，注意，這個表是機器人的“經(jīng)驗”所在
        # 初始化的時候這個表里面都設(shè)置成0
        # 隨著訓(xùn)練的深入，可以逐步更新這個表采幌，從而指導(dǎo)機器人移動
        self.update_Qtable(reward, action, next_state)
        self.update_parameter() # 更新參數(shù)
    return action, reward

上述部分并不是全部的代碼恍涂，我們略去了一些小的方法，只講了比較核心的幾個函數(shù)植榕，有心的讀者可以自己去補充并實現(xiàn)這個項目再沧。

在實現(xiàn)了上述內(nèi)容之后，我們就可以開始對我們 Robot 進行訓(xùn)練并調(diào)參了尊残。這里我們使用了另一個類Runner用來迭代這個模型炒瘸，從而實現(xiàn)整個訓(xùn)練過程及可視化。使用如下的代碼寝衫，可以成功對機器人進行訓(xùn)練顷扩。并且在當(dāng)前文件夾中生成一個視頻，記錄整個訓(xùn)練的過程慰毅。通過觀察該視頻隘截，我們能夠發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練過程中的問題，并且優(yōu)化代碼及參數(shù)汹胃。

# 可選的參數(shù)：
epoch = 40
epsilon0 = 0.5
alpha = 0.5
gamma = 0.9

maze_size = (10,11)
trap_number = 5

from Runner import Runner
g = Maze(maze_size=maze_size,trap_number=trap_number)
r = Robot(g,alpha=alpha, epsilon0=epsilon0, gamma=gamma)
r.set_status(learning=True, testing=False)
runner = Runner(r, g)
runner.run_training(epoch, display_direction=True)
# 我們姑且把整個訓(xùn)練的過程記錄成process.mp4文件吧
runner.generate_movie(filename = "process.mp4")

至此婶芭，我們這個項目的主要代碼就介紹完了，希望大家可以對強化學(xué)習(xí)有一個直觀的認(rèn)識：）

這是本篇文章是《機器學(xué)習(xí)入門》系列文章的第五篇着饥，該系列有如下文章：
《機器學(xué)習(xí)入門——基礎(chǔ)篇》
《機器學(xué)習(xí)入門——實戰(zhàn)篇之監(jiān)督學(xué)習(xí)》
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