G = gamma * G + reward
if not any((s == state and a == action) for s, a, _ in episode[:-1]):
returns_sum[(state, action)] += G
returns_count[(state, action)] += 1
Q[state][action] = returns_sum[(state, action)] / returns_count[(state, action)]
# Тестирование агента после обучения
def test_policy(Q, num_episodes=10000):
wins = 0
draws = 0
losses = 0
for _ in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = np.argmax(Q[state])
state, reward, done, _ = env.step(action)
if reward > 0:
wins += 1
elif reward == 0:
draws += 1
else:
losses += 1
print(f"Wins: {wins / num_episodes:.2f}, Draws: {draws / num_episodes:.2f}, Losses: {losses / num_episodes:.2f}")
test_policy(Q)
```
Объяснение кода
1. Инициализация окружения и параметров:
– Создаем окружение `Blackjack-v1` из OpenAI Gym.
– Устанавливаем количество эпизодов для обучения и коэффициент дисконтирования `gamma`.
2. Функция для выбора действия:
– Используем ?-жадную стратегию для выбора действия. С вероятностью `epsilon` выбирается случайное действие, иначе выбирается действие с максимальным Q-значением для текущего состояния.
3. Инициализация Q-таблицы и возвратов:
– Q-таблица инициализируется нулями с использованием `defaultdict`.
– `returns_sum` и `returns_count` используются для хранения сумм и счетчиков возвратов для каждой пары «состояние-действие».
4. Основной цикл обучения:
– В каждом эпизоде агент взаимодействует с окружением, выполняя действия и записывая последовательность состояний, действий и наград.
– После завершения эпизода вычисляется общий возврат `G` путем обратного прохода по эпизоду и обновляется Q-таблица для уникальных пар «состояние-действие».
5. Тестирование агента:
– После завершения обучения агент тестируется в окружении, используя политику, основанную на максимальных Q-значениях.
– Выводится статистика побед, ничьих и поражений.
Этот пример демонстрирует использование методов Монте-Карло для оценки стратегий на основе эпизодических возвратов в задаче блэкджека. Агент учится принимать оптимальные решения, основываясь на накопленном опыте из большого числа эпизодов.
Deep Q-Learning
Deep Q-Learning – это расширение Q-обучения, которое использует глубокие нейронные сети для представления и обновления Q-значений. Это позволяет агентам принимать более сложные и информированные решения в средах с высоким уровнем сложности и большим количеством состояний и действий. В традиционном Q-обучении Q-таблица используется для хранения значений всех возможных пар «состояние-действие», что становится неосуществимым в задачах с большой размерностью. Deep Q-Learning решает эту проблему, используя нейронные сети для аппроксимации функции Q. Агент обучается обновлять параметры нейронной сети, минимизируя разницу между предсказанными и реальными Q-значениями, что делает возможным обучение на больших наборах данных и в сложных средах. Один из ключевых компонентов Deep Q-Learning – это опытный буфер (experience replay), который позволяет агенту запоминать и повторно использовать предыдущие опыты для обучения, что повышает стабильность и эффективность процесса обучения.
Обучение с подкреплением применяется в робототехнике, играх, управлении ресурсами и других задачах, где требуется разработка стратегий и принятие решений в динамических и неопределённых средах.
Описание задачи
Рассмотрим задачу "CartPole" из OpenAI Gym. В этой задаче агент управляет тележкой, на которой закреплен вертикально стоящий столб. Цель агента – балансировать столб, не позволяя ему упасть, двигая тележку влево или вправо.
Описание среды "CartPole"
Состояния:
– Положение тележки (отрицательное значение – тележка слева от центра, положительное – справа).
– Скорость тележки.
– Угол отклонения столба от вертикального положения.
– Угловая скорость столба.
Действия:
– Двигать тележку влево.
– Двигать тележку вправо.
Награды:
– Агент получает награду +1 за каждый шаг, пока столб остается вертикально.
Конечное состояние:
– Эпизод заканчивается, если столб отклоняется слишком сильно от вертикального положения или тележка выходит за пределы поля.
Пример кода для Deep Q-Learning
Для реализации DQN мы будем использовать библиотеку PyTorch для создания и обучения нейронной сети.
Установка необходимых библиотек
Для начала нужно установить OpenAI Gym и PyTorch, если они еще не установлены:
```bash
pip install gym torch
```
Пример кода
```python
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
from collections import deque, namedtuple
import random
# Определение архитектуры нейронной сети
class DQN(nn.Module):
def __init__(self, state_size, action_size):
super(DQN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_size, 24)
self.fc2 = nn.Linear(24, 24)
self.fc3 = nn.Linear(24, action_size)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
return self.fc3(x)
# Параметры обучения
env = gym.make('CartPole-v1')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n
batch_size = 64
gamma = 0.99 # Коэффициент дисконтирования
epsilon = 1.0 # Вероятность случайного действия
epsilon_min = 0.01
epsilon_decay = 0.995
learning_rate = 0.001
target_update = 10 # Как часто обновлять целевую сеть
memory_size = 10000
num_episodes = 1000
