TechBridge 技術共筆部落格

var topics = ['Web前後端', '行動網路', '機器人/物聯網', '數據分析', '產品設計', 'etc.']

Open AI Gym 簡介與 Q learning 演算法實作


前言

這次我們來跟大家介紹一下 OpenAI Gym,並用裡面的一個環境來實作一個 Q learning 演算法,體會一次 reinforcement learning (以下簡稱 RL) 的概念。

OpenAI Gym 是一個提供許多測試環境的工具,讓大家有一個共同的環境可以測試自己的 RL 演算法,而不用花時間去搭建自己的測試環境。

把 Gym 跑起來的最簡單範例

一開始學習,範例總是越簡單越好,這樣才會有開始上手的成就感。

1
2
3
4
5
6
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample()) # take a random action

執行這個 .py 檔之後,你應該會看到一個隨便亂動的 cartpole,畫面一下就消失了。

基本上,OpenAI Gym 提供了許許多多的環境,你可以將 CartPole-v0 換成 MountainCar-v0、MsPacman-v0 (需安裝 Atari) 或是 Hopper-v1 (需要安裝 MuJoCo) 等等,你可以在 這邊 找到更多環境。

Observation

RL 的一個重要步驟是取得環境狀態,在 Gym 裡面,由 step function 提供環境狀態。step 會回傳 4 個變數,分別是

  • observation (環境狀態)
  • reward (上一次 action 獲得的 reward )
  • done (判斷是否達到終止條件的變數)
  • info ( debug 用的資訊)

從呼叫 reset,整個環境就會重頭開始,此外 reset 會回傳一個初始的環境狀態。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
for i_episode in range(1): #how many episodes you want to run
observation = env.reset() #reset() returns initial observation
for t in range(100):
env.render()
print(observation)
action = env.action_space.sample()
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
break

執行上面這一段程式碼,你就會看到每一步收到的環境狀態不斷地被印在 terminal。

Space

除了 observation 之外,RL 中另一個重點就是要定義可以做的 action,這兩者都由 space 來定義。

大家可以使用下面的程式碼來查看 action space 跟 observation space。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
## Check dimension of spaces ##
print(env.action_space)
#> Discrete(2)
print(env.observation_space)
#> Box(4,)
## Check range of spaces ##
"""
print(env.action_space.high)-
You'll get error if you run this, because 'Discrete' object has no attribute 'high'
"""
print(env.observation_space.high)
print(env.observation_space.low)

此外,你也可以 assign 自己的 action space,像下例中就把 action space 設成只包含一個 action,所以 agent 就永遠只能採取同一種 action,你看得出來是向左還是向右嗎?

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
import gym
from gym import spaces
env = gym.make('CartPole-v0')
env.action_space = spaces.Discrete(1) # Set it to only 1 elements {0}
for i_episode in range(5): #how many episodes you want to run
observation = env.reset() #reset() returns initial observation
for t in range(200):
env.render()
print(observation)
action = env.action_space.sample()
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
break

來學習一個真正有學習能力的演算法 - Q-learning

經過上面的介紹,大家應該對 Gym 有了基本的認識,也跟 RL 最重要的 observation 和 action 銜接起來了。接下來就是今天的重頭戲,讓我們來真正實作一個演算法來學著不讓 pole 倒下來。

關於 Q leanring,推薦大家直接看這一小段 Q learning 演算法介紹,看完應該就可以直接懂這個演算法:

Q learning algorithm

裡面只有一處比較不直覺,就是在更新 Q table 時,計算 reward 不只包含採取 action $a$ 獲得的 reward $r$,還包含 $$\gamma max{a’}Q(s’, a’)$$。這個概念是,agent 不僅僅看當下採取的行動帶來的好處,他也會估計到達下一個 state $s’$ 後,最多可以有多少好處(因為在 $s’$ 也可以採取各種 action)。換句話說,這個 agent 不是一個目光如豆的 agent,他會考慮未來。因為加上了 $\gamma max{a’}Q(s’, a’)$ (當然,$\gamma$ 不能是 0),讓我們的 agent 從 會立刻吃掉棉花糖的小朋友,進化成可以晚一點再吃多一點棉花糖的小朋友,是不是很有趣呢!

經過以上的說明,大家應該可以了解 Q learning 演算法的核心概念了。這時大家可能會有點疑惑,之前好像有聽過 Deep Q learning,那跟 Q learning 差在哪邊呢?其實就只是有沒有使用到 Deep neural network 而已,如果你理解這個演算法,應該不難發現他的能力滿有限的,很難拿來學習完成複雜的 task,所以才有人引入 DNN 來讓其學習能力變得更強。

實作 Q learning

程式碼是參考 這篇文章 ,裡面有介紹詳細的思考及調整過程。有興趣深入了解的讀者可以參考看看。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
import gym
import numpy as np
import random
import math
from time import sleep
## Initialize the "Cart-Pole" environment
env = gym.make('CartPole-v0')
## Defining the environment related constants
# Number of discrete states (bucket) per state dimension
NUM_BUCKETS = (1, 1, 6, 3) # (x, x', theta, theta')
# Number of discrete actions
NUM_ACTIONS = env.action_space.n # (left, right)
# Bounds for each discrete state
STATE_BOUNDS = list(zip(env.observation_space.low, env.observation_space.high))
STATE_BOUNDS[1] = [-0.5, 0.5]
STATE_BOUNDS[3] = [-math.radians(50), math.radians(50)]
# Index of the action
ACTION_INDEX = len(NUM_BUCKETS)
## Creating a Q-Table for each state-action pair
q_table = np.zeros(NUM_BUCKETS + (NUM_ACTIONS,))
## Learning related constants
MIN_EXPLORE_RATE = 0.01
MIN_LEARNING_RATE = 0.1
## Defining the simulation related constants
NUM_EPISODES = 1000
MAX_T = 250
STREAK_TO_END = 120
SOLVED_T = 199
DEBUG_MODE = True
def simulate():
## Instantiating the learning related parameters
learning_rate = get_learning_rate(0)
explore_rate = get_explore_rate(0)
discount_factor = 0.99 # since the world is unchanging
num_streaks = 0
for episode in range(NUM_EPISODES):
# Reset the environment
obv = env.reset()
# the initial state
state_0 = state_to_bucket(obv)
for t in range(MAX_T):
env.render()
# Select an action
action = select_action(state_0, explore_rate)
# Execute the action
obv, reward, done, _ = env.step(action)
# Observe the result
state = state_to_bucket(obv)
# Update the Q based on the result
best_q = np.amax(q_table[state])
q_table[state_0 + (action,)] += learning_rate*(reward + discount_factor*(best_q) - q_table[state_0 + (action,)])
# Setting up for the next iteration
state_0 = state
# Print data
if (DEBUG_MODE):
print("\nEpisode = %d" % episode)
print("t = %d" % t)
print("Action: %d" % action)
print("State: %s" % str(state))
print("Reward: %f" % reward)
print("Best Q: %f" % best_q)
print("Explore rate: %f" % explore_rate)
print("Learning rate: %f" % learning_rate)
print("Streaks: %d" % num_streaks)
print("")
if done:
print("Episode %d finished after %f time steps" % (episode, t))
if (t >= SOLVED_T):
num_streaks += 1
else:
num_streaks = 0
break
#sleep(0.25)
# It's considered done when it's solved over 120 times consecutively
if num_streaks > STREAK_TO_END:
break
# Update parameters
explore_rate = get_explore_rate(episode)
learning_rate = get_learning_rate(episode)
def select_action(state, explore_rate):
# Select a random action
if random.random() < explore_rate:
action = env.action_space.sample()
# Select the action with the highest q
else:
action = np.argmax(q_table[state])
return action
def get_explore_rate(t):
return max(MIN_EXPLORE_RATE, min(1, 1.0 - math.log10((t+1)/25)))
def get_learning_rate(t):
return max(MIN_LEARNING_RATE, min(0.5, 1.0 - math.log10((t+1)/25)))
def state_to_bucket(state):
bucket_indice = []
for i in range(len(state)):
if state[i] <= STATE_BOUNDS[i][0]:
bucket_index = 0
elif state[i] >= STATE_BOUNDS[i][1]:
bucket_index = NUM_BUCKETS[i] - 1
else:
# Mapping the state bounds to the bucket array
bound_width = STATE_BOUNDS[i][1] - STATE_BOUNDS[i][0]
offset = (NUM_BUCKETS[i]-1)*STATE_BOUNDS[i][0]/bound_width
scaling = (NUM_BUCKETS[i]-1)/bound_width
bucket_index = int(round(scaling*state[i] - offset))
bucket_indice.append(bucket_index)
return tuple(bucket_indice)
if __name__ == "__main__":
simulate()

總結

這篇文章跟大家說明了 OpenAI Gym 裡面的基本組成,也介紹了 Q learning 演算法及實作。有興趣更深入研究的讀者可以以此為基礎,繼續鑽研。

延伸閱讀

  1. 什麼是強化學習
  2. rllab - a framework for developing and evaluating reinforcement learning algorithms

關於作者:
@pojenlai 演算法工程師,對機器人跟電腦視覺有少許研究,最近在學習看清事物的本質與改進自己的觀念

喜歡我們的文章嗎?歡迎分享按讚給予我們支持和鼓勵!



TechBridge Weekly 技術週刊編輯團隊

TechBridge Weekly 技術週刊團隊是一群對用技術改變世界懷抱熱情的團隊。本技術共筆部落格初期專注於Web前後端、行動網路、機器人/物聯網、資料科學與產品設計等技術分享。This is TechBridge Weekly Team Tech Blog, which focus on web, mobile, robot, IoT, Data Science technology sharing.

關於我們 / 技術日報 / 技術週刊 / 粉絲專頁 / 訂閱RSS

Comments