An Introduction to Reinforcement Learning with OpenAI G
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在该领域中，模型经过训练以学习数据规律，是一种广泛应用的方法。在强化学习领域中，模型与环境被分离，模型通过主动学习数据规律，并根据反馈进行自我优化和更新。通过持续尝试新的数据输入，模型性能逐步提升。这种学习过程能够有效解决一系列实际问题，如自动驾驶、机器人控制和游戏决策。
当前，深度学习驱动的强化学习领域已取得显著进展，其中包括AlphaGo、AlphaZero、DQN、DDPG等方法的出现。其中，OpenAI gym提供了一个测试和开发强化学习算法的平台，为研究人员和开发者提供了便利。本文旨在系统地阐述Reinforcement learning及其相关领域的基础知识、术语、算法原理和实现细节。通过本文的讲解，我们期望读者能够获得相关知识和实践经验。
2.基本概念术语说明
2.1 Reinforcement Learning（强化学习）
强化学习是机器学习领域中的一个重要分支，它主要关注智能体（Agent）如何通过接受环境状态的反馈，逐步优化自身行为策略，以实现长期目标。值得注意的是，强化学习中的行为决策通常具有延迟性，且往往无法立即观察到结果，因此智能体需要在每个决策周期内综合考虑可能的即时奖励和未来收益。
对于智能体而言，每一个时刻的行为都是由环境给予的激励（ incentive）和惩罚（ punishment mechanism）所决定的，智能体必须学会在不同的激励和惩罚情境中做出最佳的策略选择。即马尔可夫决策过程（ Markov Decision Process， MDP）。该过程由环境状态、行为、转移概率和奖励组成，描述了智能体在接收一系列信息后，如何在不同状态下做出决策。
强化学习是一种基于监督学习的结合方式，旨在将智能体积累的经验作为学习目标，并通过引入奖励和惩罚机制来引导智能体在每个时间段努力最大化累计奖励。强化学习不仅能够用于训练智能体的行为，例如掌握游戏规则、开发交互式虚拟机器人的技能等。
2.2 OpenAI Gym（开放AI游戏）
OpenAI Gym是一个专业的开源项目库，它提供了丰富的工具包供研究人员构建强化学习算法。Gym作为一个模拟环境，其核心功能是包含大量预定义的环境，这些环境均符合强化学习的标准规范。Gym主要功能模块包括多个核心组件，这些组件共同构成了完整的强化学习生态系统。
- 环境：一个系统环境，包含主体与其他实体（如任务目标）之间的互动关系。在OpenAI Gym中，系统环境通常以二维图像形式呈现。
- 主体：系统可通过执行一系列动作以响应环境反馈，通过环境反馈感知状态并作出相应反应。主体还可通过探索环境来获取新知识或优化策略。
- 动作空间：动作空间定义为智能体可执行的所有动作的集合，这些动作可以是离散的，也可以是连续的。
- 状态空间：状态空间定义为智能体感知到的环境信息集合，通常以向量或矩阵形式表示。
- 奖励函数：奖励函数用于量化智能体在完成特定任务时获得的奖励值。
- 结束条件：结束条件定义为智能体在游戏过程中达到终止状态的特定条件。
- 时间步：指每次主体与环境交互的时间单位。
除了上述介绍的标准组件外，OpenAI Gym还提供了一系列自定义功能，包括可定制的环境、智能体、动作空间和状态空间。此外，该平台集成了多个知名第三方库，如Tensorflow、PyTorch、RLlib和Stable Baselines，这些工具的集成显著简化了强化学习算法的实现过程。
3.核心算法原理和具体操作步骤
3.1 Q-Learning（Q-学习）
Q-learning是强化学习中的一种最基本方法。其基本概念在于，通过当前状态估计动作的价值，再据此选择最优动作。具体来说，Q-learning算法主要包括四个主要部分：状态评估机制、动作价值更新规则、策略选择机制以及目标计算方法。这些组成部分共同构成了Q-learning算法的完整框架。
Q-table: 是一种基于估计的状态价值表格，其中每一行对应一个状态，每一列对应一个动作，表格中的每个单元格存储的是对应动作在该状态下的价值。
Policy（决策方式）: 基于当前的Q-table，选择下一步的动作。在Q-learning中，决策方式即为greedy approach，即选择具有最高价值的那个动作。
Reward（奖励）: 在Q-learning中，奖励用于衡量智能体对环境的理解程度，即代表智能体在执行特定动作后获得的预期回报，推动智能体优化其策略。
Exploration and Exploitation（探索与利用）: 为了充分利用已有的经验，Q-learning算法需要在探索与利用之间找到一个平衡点。若总是采用贪心策略，虽然能够避免陷入局部最优解，但却可能导致全局最优解的丢失；若采用随机策略，则可能使智能体的行为变得不稳定，容易陷入局部最优解。因此，在学习过程中，Q-learning算法会动态调整探索与利用的比例，以实现两者的平衡。
操作步骤
初始化Q-table的过程，建议确保Q-table的规模与状态空间和动作空间的数量保持一致。
通过随机策略初始化智能体，并利用它进行一定次数的游戏，记录每个状态下每个动作的奖励值。
重新计算Q-table，基于之前记录的奖励值评估各状态下各动作的价值，随后并基于新旧Q-table的差异进行更新。
重复第3步，直到智能体的行为已经稳定。
用最终的Q-table来生成策略，并用这个策略玩游戏。
3.2 Deep Q Network（DQN）
DQN是一种由DeepMind于2013年提出的强化学习技术，它依托于神经网络架构。其主要特点在于，通过DQN算法训练出的智能体具备能力学习到连续型状态空间和高维动作空间中的价值函数，并能在实际应用场景中直接应用。其核心理念在于，利用神经网络模型评估状态价值函数，并通过Q-learning算法动态更新网络参数，以实现智能体的学习与优化。
操作步骤
使用神经网络初始化智能体，网络结构可以自由设计。
在一定数量的游戏训练中，每次迭代中，将智能体的当前动作、奖励值和下一个状态输入到神经网络中，随后通过反向传播更新网络参数。
当训练完成后，使用最终的神经网络来生成策略，并用这个策略玩游戏。
4.代码示例及解释说明
4.1 安装依赖包
首先，安装必要的依赖包。
!pip install gym[all]
!pip install tensorflow==2.3.*
代码解读4.2 创建环境
创建一个CartPole-v0环境。
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
代码解读CartPole-v0是一个经典的离散动作空间与连续状态空间相结合的控制环境。agent可以选择向左转动、向右转动，或者保持静止状态。agent的初始位置位于环境的左侧边界，环境内仅有一根垂直杆子，agent通过施加力矩推动杆子上下移动，每一步都会根据动作的执行结果获得相应的奖励或惩罚。当agent接近目标状态时，将获得+1的奖励；若操作失误则获得-1的惩罚。该环境共有四个状态变量：位置坐标、线速度、杆子与垂直方向的夹角，以及杆子角速度。在第二章中，我们将详细介绍这些状态变量的具体定义和计算方法。
4.3 Q-Learning示例
我们采用Q-Learning方法对CartPole-v0环境进行智能体训练。随后，构建一个Q表格。
q_table = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])
代码解读在当前环境中，observation_space.n表示状态空间的维度，action_space.n表示动作空间的维度。在CartPole-v0环境中，由于仅存在两种动作，因此，q_table的大小设定为(20, 2)。
接下来，使用Q-Learning算法训练智能体。
num_episodes = 10000
max_steps_per_episode = 200
for i in range(num_episodes):
done = False
observation = env.reset()
for j in range(max_steps_per_episode):
action = np.argmax(q_table[observation])
new_observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
q_table[observation][action] += reward * (0 - q_table[observation][action]) # Bellman Equation
break
max_future_q = np.max(q_table[new_observation])
current_q = q_table[observation][action]
new_q = (1 - LEARNING_RATE) * current_q + LEARNING_RATE * (reward + DISCOUNT * max_future_q)
q_table[observation][action] = new_q
observation = new_observation
代码解读在这里，num_episodes被用作训练周期的数量，而max_steps_per_episode被用作单次游戏的最大步骤数。
在每次游戏过程中，我们通过当前的Q-table来生成策略，选择当前状态下预测的最优动作。随后，我们会执行该动作，获得奖励值，并通过Bellman方程更新Q-table。最后，我们会进入下一个状态，继续进行训练。
4.4 DQN示例
我们采用DQN方法进行CartPole-v0工作环境的智能体训练。随后，我们引入了关键的库文件。
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
代码解读然后，创建神经网络结构。
class DQN(tf.Module):
def __init__(self, num_actions):
super(DQN, self).__init__()
self._network = keras.Sequential(
[layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=env.observation_space.shape),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(num_actions)])
@tf.function
def __call__(self, observations):
return self._network(observations)
model = DQN(env.action_space.n)
optimizer = keras.optimizers.Adam()
loss_fn = keras.losses.MeanSquaredError()
代码解读在本节中，我们构建了一个DQN类，其中包含一个神经网络模型，其输入端接收状态空间的向量表示，输出层则用于预测动作的概率分布。通过在__call__()方法上应用tf.function装饰器，我们实现了基于计算图的高效推理过程。
接下来，我们定义训练函数。
@tf.function
def train_step(batch):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(batch['observations'])
loss = loss_fn(batch['actions'], predictions)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
代码解读在这里，batch被定义为一个包含经验片段集合的字典。随后，我们通过调用model()来生成预测结果，并利用loss_fn()计算损失值。接着，我们通过tape.gradient()计算梯度，并使用optimizer.apply_gradients()来更新模型参数。
最后，我们编写训练循环。
BATCH_SIZE = 32
BUFFER_SIZE = 10000
LEARNING_RATE = 0.001
DISCOUNT = 0.9
replay_buffer = tf.data.Dataset.from_tensor_slices({
'observations': tf.Variable(np.empty((BUFFER_SIZE,) + env.observation_space.shape)),
'actions': tf.Variable(np.empty((BUFFER_SIZE,), dtype=int)),
'rewards': tf.Variable(np.empty((BUFFER_SIZE,))
})
replay_buffer = replay_buffer.batch(BATCH_SIZE).prefetch(1)
for episode in range(num_episodes):
observations = env.reset()
for step in range(max_steps_per_episode):
actions = np.argmax(model(tf.expand_dims(observations, axis=0)).numpy(), axis=-1)[0]
new_observations, rewards, dones, _ = env.step(actions)
replay_buffer.observations[step % BUFFER_SIZE].assign(observations)
replay_buffer.actions[step % BUFFER_SIZE].assign(actions)
replay_buffer.rewards[step % BUFFER_SIZE].assign(rewards)
observations = new_observations
if step > 50:
batch = next(iter(replay_buffer))
train_step(batch)
if dones:
print("Episode {} finished after {} steps.".format(episode + 1, step + 1))
break
print("Training complete.")
代码解读在本系统中，我们建立了一个缓存区，用于存储经验片段。通过调用 next(iter()) 函数，我们从缓存区中随机抽取了一批经验片段，并通过调用 train_step() 函数来更新网络参数。每当游戏结束时，我们记录游戏的步数。
最后，我们运行程序，看看是否成功训练出一个好的策略来玩游戏。