скачать книгу бесплатно
Основные компоненты обучения с подкреплением:
1. Агент: Объект, который принимает решения и выполняет действия.
2. Среда: Всё, с чем взаимодействует агент. Среда реагирует на действия агента, изменяя своё состояние и предоставляя агенту награды.
3. Действия: Набор возможных действий, которые агент может выполнить в каждом состоянии.
4. Состояния: Все возможные состояния среды, которые могут изменяться в ответ на действия агента.
5. Награда: Оценка полезности действий агента, которая может быть положительной или отрицательной.
Примеры алгоритмов обучения с подкреплением:
Q-обучение
Q-обучение (Q-learning) – это метод обучения с подкреплением, при котором агент обучается через пробы и ошибки. Основная цель Q-обучения заключается в нахождении оптимальной политики, которая максимизирует накопленное вознаграждение агента в долгосрочной перспективе. В основе метода лежит оценка ценности действий (Q-значений) в различных состояниях. Агент взаимодействует со средой, выполняя действия и получая вознаграждения за каждое из них. Путем итеративного обновления Q-значений на основе полученного опыта, агент постепенно улучшает свою стратегию. Основное уравнение обновления в Q-обучении известно как уравнение Беллмана, которое позволяет агенту корректировать Q-значения на основе текущего вознаграждения и максимально возможного будущего вознаграждения.
Пример реализации Q-обучения на Python с использованием библиотеки `numpy` для обучения агента в простой среде, такой как "Cliff Walking" из OpenAI Gym.
Задача в приведенном коде заключается в обучении агента, который должен найти оптимальный путь по "обрыву" (Cliff Walking) в окружении OpenAI Gym. В этой задаче агент должен научиться перемещаться по сетке от начальной позиции до цели, избегая падения с обрыва.
Описание задачи Cliff Walking
В задаче "Cliff Walking" агент перемещается по сетке размером 4x12. Начальная позиция агента находится в левом нижнем углу, а цель – в правом нижнем углу. Ячейки между начальной позицией и целью представляют собой обрыв. Если агент попадает в обрыв, он получает большое отрицательное вознаграждение и возвращается в начальную позицию.
Цель агента – найти оптимальный путь от начальной позиции до цели, минимизируя общие штрафы (отрицательные вознаграждения) и избегая обрыва.
Основные компоненты задачи
1. Окружение:
– `CliffWalking-v0` представляет собой сетку размером 4x12.
– Агент начинает в ячейке (3, 0) и должен достичь ячейки (3, 11).
2. Действия:
– Агент может двигаться в четырех направлениях: влево, вправо, вверх и вниз.
3. Награды:
– Каждое движение агента дает штраф -1.
– Падение с обрыва приводит к большому штрафу (например, -100) и возвращает агента в начальную позицию.
4. Конечное состояние:
– Когда агент достигает цели в ячейке (3, 11), эпизод заканчивается.
Примерный процесс выполнения задачи
1. Инициализация:
– Создаем окружение и инициализируем параметры Q-обучения.
– Инициализируем Q-таблицу нулями.
2. Цикл обучения:
– В каждом эпизоде агент начинает в начальной позиции и выполняет действия, выбираемые согласно ?-жадной стратегии.
– Обновляем Q-таблицу на основе полученного опыта (текущее состояние, действие, вознаграждение и следующее состояние).
– Эпизод продолжается, пока агент не достигнет цели или не упадет в обрыв.
3. Тестирование:
– После завершения обучения тестируем агента, чтобы увидеть, как он выполняет задачу, используя обученную политику (выбор действий с максимальными Q-значениями).
Этот код демонстрирует, как агент учится принимать решения на основе опыта взаимодействия со средой, чтобы достичь цели с минимальными потерями.
Для начала нужно установить OpenAI Gym, если он еще не установлен:
```bash
pip install gym
```
Пример кода
```python
import numpy as np
import gym
# Создаем окружение "CliffWalking-v0"
env = gym.make('CliffWalking-v0')
# Параметры Q-обучения
alpha = 0.1 # Скорость обучения
gamma = 0.99 # Коэффициент дисконтирования
epsilon = 0.1 # Вероятность выбора случайного действия
# Инициализация Q-таблицы
q_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))
def choose_action(state):
if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
return env.action_space.sample() # Случайное действие
else:
return np.argmax(q_table[state]) # Действие с максимальным Q-значением
def update_q_table(state, action, reward, next_state):
best_next_action = np.argmax(q_table[next_state])
td_target = reward + gamma * q_table[next_state][best_next_action]
td_error = td_target – q_table[state][action]
q_table[state][action] += alpha * td_error
# Основной цикл обучения
num_episodes = 500
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = choose_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
update_q_table(state, action, reward, next_state)
state = next_state
# Тестирование агента после обучения
state = env.reset()
done = False
total_reward = 0
while not done:
action = np.argmax(q_table[state])
state, reward, done, _ = env.step(action)
total_reward += reward
env.render()
print(f"Total reward after training: {total_reward}")
env.close()
```
Объяснение кода
1. Инициализация окружения и параметров:
– Создаем окружение `CliffWalking-v0` из OpenAI Gym.
– Устанавливаем параметры Q-обучения: `alpha` (скорость обучения), `gamma` (коэффициент дисконтирования) и `epsilon` (вероятность выбора случайного действия).
2. Инициализация Q-таблицы:
– Q-таблица инициализируется нулями. Она будет хранить Q-значения для всех пар «состояние-действие».
3. Выбор действия:
– Используем ?-жадную стратегию для выбора действия. С вероятностью `epsilon` выбирается случайное действие, иначе выбирается действие с максимальным Q-значением для текущего состояния.
4. Обновление Q-таблицы:
– Вычисляем целевое значение (TD target), состоящее из текущего вознаграждения и максимального Q-значения для следующего состояния.
– Обновляем Q-значение для текущей пары «состояние-действие» с использованием разности TD (TD error).
5. Основной цикл обучения:
– В каждом эпизоде агент взаимодействует с окружением, выполняя действия и обновляя Q-таблицу на основе полученного опыта.
– Процесс повторяется до тех пор, пока агент не достигнет конечного состояния.
6. Тестирование агента:
– После завершения обучения агент тестируется в окружении, используя политику, основанную на максимальных Q-значениях.
