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强化学习

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提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。

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一、强化学习是什么？

强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。由于外部环境提供的信息很少，RLS必须靠自身的经历进行学习。通过这种方式，RLS在行动-评价的环境中获得知识，改进行动方案以适应环境。
理解：强化学习其实就是和人一样，一开始是什么都不懂的，所谓吃一堑长一智，他像一个新生的孩子，它在不断的试错过程中慢慢知道了做什么有奖励，做什么对得到奖励会有一定的价值，做什么会被打。在这个过程中不会像监督学习一样有个师傅带你，完全需要自己去摸索，就像修仙宗门一样，有背景的宗门弟子是继承掌门之位（监督），创立宗门的人是开山立派（强化），必须一步一个脚印去不断成长。

其实强化学习吸引我的就是因为它主要使用在游戏上，例如：
在 Flappy bird 这个游戏中，我们需要简单的点击操作来控制小鸟，躲过各种水管，飞的越远越好，因为飞的越远就能获得更高的积分奖励。

机器有一个玩家小鸟——Agent
需要控制小鸟飞的更远——目标
整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境
躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动
飞的越远，就会获得越多的积分——奖励

二、核心算法(A3C) Asynchronous Advantage Actor-critic

A3C（ Asynchronous Advantage Actor-critic，简称A3C）主要是通过相比Actor-Critic，A3C的优化主要有3点，分别是异步训练框架，网络结构优化，Critic评估点的优化。其中异步训练框架是最大的优化,也就是相当于多线程并行运算，这大大提高了训练的速度。

if __name__ == "__main__":
    # 创建会话
    SESS = tf.Session()
    # 用cpu跑
    with tf.device("/cpu:0"):
        # 训练Actor与Critic，分开学习会更好
        OPT_A = tf.train.RMSPropOptimizer(LR_A, name='RMSPropA')
        OPT_C = tf.train.RMSPropOptimizer(LR_C, name='RMSPropC')
        # 全局神经网络
        GLOBAL_AC = ACNet(GLOBAL_NET_SCOPE)  # we only need its params
        workers = []
        # Create worker，根据cpu内核数量分配
        for i in range(N_WORKERS):
            i_name = 'W_%i' % i  # worker name
            workers.append(Worker(i_name, GLOBAL_AC))

    # 创建一个多线程管理
    COORD = tf.train.Coordinator()
    SESS.run(tf.global_variables_initializer())
    # tensorboard可视化
    if OUTPUT_GRAPH:
        if os.path.exists(LOG_DIR):
            shutil.rmtree(LOG_DIR)
        tf.summary.FileWriter(LOG_DIR, SESS.graph)

    worker_threads = []
    # 开启多个线程，线程情况上面已经添加好了
    for worker in workers:
        job = lambda: worker.work()
        t = threading.Thread(target=job)
        # 开启多线程神经网络的训练
        t.start()
        worker_threads.append(t)
    #     将线程放到管理者中
    COORD.join(worker_threads)

    plt.plot(np.arange(len(GLOBAL_RUNNING_R)), GLOBAL_RUNNING_R)
    plt.xlabel('step')
    plt.ylabel('Total moving reward')
    plt.show()

网络因为环境问题，命令行被配置到Tensorboard 2.8.0去了，所以无法显示网络的可视化

class ACNet(object):
    def __init__(self, scope, globalAC=None):

        if scope == GLOBAL_NET_SCOPE:  # get global network
            with tf.variable_scope(scope):
                self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, N_S], 'S')
                self.a_params, self.c_params = self._build_net(scope)[-2:]
        else:  # local net, calculate losses
            with tf.variable_scope(scope):
                self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, N_S], 'S')
                self.a_his = tf.placeholder(tf.float32, [None, N_A], 'A')
                self.v_target = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'Vtarget')

                mu, sigma, self.v, self.a_params, self.c_params = self._build_net(scope)

                td = tf.subtract(self.v_target, self.v, name='TD_error')
                with tf.name_scope('c_loss'):
                    self.c_loss = tf.reduce_mean(tf.square(td))

                with tf.name_scope('wrap_a_out'):
                    mu, sigma = mu * A_BOUND[1], sigma + 1e-4

                normal_dist = tf.distributions.Normal(mu, sigma)

                with tf.name_scope('a_loss'):
                    log_prob = normal_dist.log_prob(self.a_his)
                    exp_v = log_prob * tf.stop_gradient(td)
                    entropy = normal_dist.entropy()  # encourage exploration
                    self.exp_v = ENTROPY_BETA * entropy + exp_v
                    self.a_loss = tf.reduce_mean(-self.exp_v)

                with tf.name_scope('choose_a'):  # use local params to choose action
                    self.A = tf.clip_by_value(tf.squeeze(normal_dist.sample(1), axis=[0, 1]), A_BOUND[0], A_BOUND[1])
                with tf.name_scope('local_grad'):
                    self.a_grads = tf.gradients(self.a_loss, self.a_params)
                    self.c_grads = tf.gradients(self.c_loss, self.c_params)

            with tf.name_scope('sync'):
                with tf.name_scope('pull'):
                    self.pull_a_params_op = [l_p.assign(g_p) for l_p, g_p in zip(self.a_params, globalAC.a_params)]
                    self.pull_c_params_op = [l_p.assign(g_p) for l_p, g_p in zip(self.c_params, globalAC.c_params)]
                with tf.name_scope('push'):
                    self.update_a_op = OPT_A.apply_gradients(zip(self.a_grads, globalAC.a_params))
                    self.update_c_op = OPT_C.apply_gradients(zip(self.c_grads, globalAC.c_params))

    def _build_net(self, scope):
        w_init = tf.random_normal_initializer(0., .1)
        with tf.variable_scope('actor'):
            l_a = tf.layers.dense(self.s, 200, tf.nn.relu6, kernel_initializer=w_init, name='la')
            mu = tf.layers.dense(l_a, N_A, tf.nn.tanh, kernel_initializer=w_init, name='mu')
            sigma = tf.layers.dense(l_a, N_A, tf.nn.softplus, kernel_initializer=w_init, name='sigma')
        with tf.variable_scope('critic'):
            l_c = tf.layers.dense(self.s, 100, tf.nn.relu6, kernel_initializer=w_init, name='lc')
            v = tf.layers.dense(l_c, 1, kernel_initializer=w_init, name='v')  # state value
        a_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope=scope + '/actor')
        c_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope=scope + '/critic')
        return mu, sigma, v, a_params, c_params

    def update_global(self, feed_dict):  # run by a local
        SESS.run([self.update_a_op, self.update_c_op], feed_dict)  # local grads applies to global net

    def pull_global(self):  # run by a local
        SESS.run([self.pull_a_params_op, self.pull_c_params_op])

    def choose_action(self, s):  # run by a local
        s = s[np.newaxis, :]
        return SESS.run(self.A, {self.s: s})

因为开启的是线程，所以将核心操作代码都放在了Worker类中

class Worker(object):
    def __init__(self, name, globalAC):
        # 创建游戏环境
        self.env = gym.make(GAME).unwrapped
        # 线程名
        self.name = name
        # 线程名传入神经网络
        self.AC = ACNet(name, globalAC)

    def work(self):
        # 回合制循环
        global GLOBAL_RUNNING_R, GLOBAL_EP
        total_step = 1
        buffer_s, buffer_a, buffer_r = [], [], []
        while not COORD.should_stop() and GLOBAL_EP < MAX_GLOBAL_EP:
            s = self.env.reset() #重置环境
            ep_r = 0 #总价值
            for ep_t in range(MAX_EP_STEP):
                # 最大步数的循环
                # if self.name == 'W_0':
                #     self.env.render()
                # 通过网络选择动作
                a = self.AC.choose_action(s)
                # 环境检测当前状态的观测值，价值，是否结束，，，
                s_, r, done, info = self.env.step(a)
                # 如果没结束，但是走到最大步数时也结束
                done = True if ep_t == MAX_EP_STEP - 1 else False
                # 累计总价值
                ep_r += r
                # 记忆库存储，让价值符合正态分布
                buffer_s.append(s)
                buffer_a.append(a)
                buffer_r.append((r + 8) / 8)  # normalize
                
                if total_step % UPDATE_GLOBAL_ITER == 0 or done:  # update global and assign to local net
                    if done:
                        v_s_ = 0  # terminal
                    else:
                        v_s_ = SESS.run(self.AC.v, {self.AC.s: s_[np.newaxis, :]})[0, 0]
                    # 
                    buffer_v_target = []
                    for r in buffer_r[::-1]:  # reverse buffer r
                        v_s_ = r + GAMMA * v_s_
                        buffer_v_target.append(v_s_)
                    #     将结果反向传递到ACNet神经网络中
                    buffer_v_target.reverse()
                    # 没有创建记忆库，还是使用最初的QLearning 调用np.hstack栈存储
                    buffer_s, buffer_a, buffer_v_target = np.vstack(buffer_s), np.vstack(buffer_a), np.vstack(
                        buffer_v_target)
                    # 将占位符的值传递到ACNet神经网络中
                    feed_dict = {
                        self.AC.s: buffer_s,
                        self.AC.a_his: buffer_a,
                        self.AC.v_target: buffer_v_target,
                    }
                    # 更新网络权重参数
                    self.AC.update_global(feed_dict)
                    # 清空记忆库
                    buffer_s, buffer_a, buffer_r = [], [], []
                    self.AC.pull_global()
                # 赋值为下一个观测值
                s = s_
                # 下一步
                total_step += 1
                if done:
                    # DDpolicy gradient的更新方式,如果没有价值，赋值
                    if len(GLOBAL_RUNNING_R) == 0:  # record running episode reward
                        GLOBAL_RUNNING_R.append(ep_r)
                    else:
                        # 价值等于0.95历史价值，和当前价值的0.05
                        GLOBAL_RUNNING_R.append(0.9 * GLOBAL_RUNNING_R[-1] + 0.1 * ep_r)
                    print(
                        self.name,
                        "Ep:", GLOBAL_EP,
                        "| Ep_r: %i" % GLOBAL_RUNNING_R[-1],
                    )
                    GLOBAL_EP += 1
                    break