简介

DQN，即深度Q网络（Deep Q-network），是指基于深度学习的Q-Learing算法。Q-Learing算法维护一个Q-table，使用表格存储每个状态s下采取动作a获得的奖励，即状态-价值函数Q(s,a)，这种算法存在很大的局限性。在现实中很多情况下，强化学习任务所面临的状态空间是连续的，存在无穷多个状态，这种情况就不能再使用表格的方式存储价值函数。
为了解决这个问题，我们可以用一个函数Q(s,a;w)来近似动作-价值Q(s,a)，称为价值函数近似Value Function Approximation，我们用神经网络来生成这个函数Q(s,a;w)，称为Q网络（Deep Q-network），w是神经网络训练的参数。

Q-Learning参考：https://blog.csdn.net/niulinbiao/article/details/133659036

DQN相较于传统的强化学习算法（Q-learning）有三大重要的改进：

• 引入深度学习中的神经网络，利用神经网络去拟合Q-learning中的Q表，解决了Q-learning中，当状态维数过高时产生的“维数灾难”问题；

• 固定Q目标网络，利用延后更新的目标网络计算目标Q值，极大的提高了网络训练的稳定性和收敛性；

• 引入经验回放机制，使得在进行网络更新时输入的数据符合独立同分布，打破了数据间的相关性。

本文还增加了动态探索概率，也就是随着模型的训练，我们有必要减少探索的概率

DQN的算法流程如下：

• 首先，算法开始前随机选择一个初始状态，然后基于这个状态选择执行动作，这里需要进行一个判断，即是通过Q-Network选择一个Q值最大对应的动作，还是在动作空间中随机选择一个动作。
• 在程序编程中，由于刚开始时，Q-Network中的相关参数是随机的，所以在经验池存满之前，通常将设置的很小，即初期基本都是随机选择动作。
• 在动作选择结束后，agent将会在环境（Environment）中执行这个动作，随后环境会返回下一状态（S_）和奖励（R），这时将四元组（S，A，R，S_）存入经验池。
• 接下来将下一个状态（S_）视为当前状态（S），重复以上步骤，直至将经验池存满。
• 当经验池存满之后，DQN中的网络开始更新。即开始从经验池中随机采样，将采样得到的奖励（R）和下一个状态（S_）送入目标网络计算下一Q值（y），并将y送入Q-Network计算loss值，开始更新Q-Network。往后就是agent与环境交互，产生经验（S，A，R，S_），并将经验放入经验池，然后从经验池中采样更新Q-Network，周而复始，直到Q-Network完成收敛。

• DQN中目标网络的参数更新是硬更新，即主网络（Q-Network）参数更新一定步数后，将主网络更新后的参数全部复制给目标网络（Target
  Q-Network）。
• 在程序编程中，通常将设置成随训练步数的增加而递增，即agent越来越信任Q-Network来指导动作。

代码实现

1、环境准备

我们选择openAI的gym环境作为我们训练的环境

  env1 = gym.make("CartPole-v0")

2、编写经验池函数

经验池的主要内容就是，存数据和取数据

import random
import collections
from torch import FloatTensor

class ReplayBuffer(object):
    # 初始化
    def __init__(self, max_size, num_steps=1 ):
        """
        
        :param max_size: 经验吃大小
        :param num_steps: 每经过训练num_steps次后,函数就学习一次
        """
        self.buffer = collections.deque(maxlen=max_size)
        self.num_steps  = num_steps

    def append(self, exp):
        """
        想经验池添加数据
        :param exp: 
        :return: 
        """
        self.buffer.append(exp)

    def sample(self, batch_size):
        """
        向经验池中获取batch_size个（obs_batch,action_batch,reward_batch,next_obs_batch,done_batch）这样的数据
        :param batch_size: 
        :return: 
        """
        mini_batch = random.sample(self.buffer, batch_size)
        obs_batch, action_batch, reward_batch, next_obs_batch, done_batch = zip(*mini_batch)
        obs_batch = FloatTensor(obs_batch)
        action_batch = FloatTensor(action_batch)
        reward_batch = FloatTensor(reward_batch)
        next_obs_batch = FloatTensor(next_obs_batch)
        done_batch = FloatTensor(done_batch)
        return obs_batch,action_batch,reward_batch,next_obs_batch,done_batch

    def __len__(self):
        return len(self.buffer)

3、神经网络模型

我们简单地使用神经网络

import torch

class MLP(torch.nn.Module):

    def __init__(self, obs_size,n_act):
        super().__init__()
        self.mlp = self.__mlp(obs_size,n_act)

    def __mlp(self,obs_size,n_act):
        return torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(obs_size, 50),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(50, 50),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(50, n_act)
        )

    def forward(self, x):
        return self.mlp(x)

4、探索率衰减函数

随着训练过程，我们动态地减小探索率，因为训练到后面，模型会越来越收敛，没必要继续探索

#!/usr/bin/env python 
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

class EpsilonGreedy():

    def __init__(self,n_act,e_greed,decay_rate):
        self.n_act = n_act
        self.epsilon = e_greed
        self.decay_rate = decay_rate


    def act(self,predict_func,obs):
        if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:  # 探索
            action = np.random.choice(self.n_act)
        else:  # 利用
            action = predict_func(obs)
        self.epsilon = max(0.01,self.epsilon-self.decay_rate)   #是探索率最低为0.01
        return action

5、DQN算法

import copy

import numpy as np
import torch
from utils import torchUtils

# 添加探索值递减的策略
class DQNAgent(object):

    def __init__( self, q_func, optimizer, replay_buffer, batch_size, replay_start_size,update_target_steps, n_act,explorer, gamma=0.9):
        '''
        :param q_func: Q函数
        :param optimizer: 优化器
        :param replay_buffer: 经验回放器
        :param batch_size: 批次数量
        :param replay_start_size: 开始回放的次数
        :param update_target_steps: 经过多少步才会同步target网络
        :param n_act: 动作数量
        :param gamma: 收益衰减率
        :param e_greed: 探索与利用中的探索概率
        '''
        self.pred_func = q_func
        self.target_func = copy.deepcopy(q_func)
        self.update_target_steps = update_target_steps
        self.explorer = explorer

        self.global_step = 0  #全局

        self.rb = replay_buffer
        self.batch_size = batch_size
        self.replay_start_size = replay_start_size

        self.optimizer = optimizer
        self.criterion = torch.nn.MSELoss()

        self.n_act = n_act  # 动作数量
        self.gamma = gamma  # 收益衰减率

    # 根据经验得到action
    def predict(self, obs):
        obs = torch.FloatTensor(obs)
        Q_list = self.pred_func(obs)
        action = int(torch.argmax(Q_list).detach().numpy())
        return action

    # 根据探索与利用得到action
    def act(self, obs):
        return self.explorer.act(self.predict,obs)

    def learn_batch(self,batch_obs, batch_action, batch_reward, batch_next_obs, batch_done):

        # predict_Q
        pred_Vs = self.pred_func(batch_obs)
        action_onehot = torchUtils.one_hot(batch_action, self.n_act)
        predict_Q = (pred_Vs * action_onehot).sum(1)
        # target_Q
        next_pred_Vs = self.target_func(batch_next_obs)
        best_V = next_pred_Vs.max(1)[0]
        target_Q = batch_reward + (1 - batch_done) * self.gamma * best_V

        # 更新参数
        self.optimizer.zero_grad()
        loss = self.criterion(predict_Q, target_Q)
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

    def learn(self, obs, action, reward, next_obs, done):
        self.global_step+=1
        self.rb.append((obs, action, reward, next_obs, done))
        #当经验池中到的数据足够多时，并且满足每训练num_steps轮就更新一次参数
        if len(self.rb) > self.replay_start_size and self.global_step%self.rb.num_steps==0:
            self.learn_batch(*self.rb.sample(self.batch_size))
        #我们每训练update_target_steps轮就同步目标网络
        if self.global_step%self.update_target_steps==0:
            self.sync_target()

    # 同步target网络
    def sync_target(self):
        for target_param,param in zip(self.target_func.parameters(),self.pred_func.parameters()):
            target_param.data.copy_(param.data)

6、训练代码

import dqn,modules,replay_buffers
import gym
import torch
from explorers import  EpsilonGreedy

class TrainManager():

    def __init__(self,
                 env,  #环境
                 episodes=1000,  #轮次数量
                 batch_size=32,  #每一批次的数量
                 num_steps=4,  #进行学习的频次
                 memory_size = 2000,  #经验回放池的容量
                 replay_start_size = 200,  #开始回放的次数
                 update_target_steps=200,  #经过训练update_target_steps次后将参数同步给target网络
                 lr=0.001,  #学习率
                 gamma=0.9,  #收益衰减率
                 e_greed=0.1,  #探索与利用中的探索概率
                 e_greed_decay=1e-6, #探索率衰减值
                 ):
        self.env = env
        self.episodes = episodes

        n_act = env.action_space.n
        n_obs = env.observation_space.shape[0]
        q_func = modules.MLP(n_obs, n_act)
        optimizer = torch.optim.AdamW(q_func.parameters(), lr=lr)
        rb = replay_buffers.ReplayBuffer(memory_size,num_steps)

        explorer = EpsilonGreedy(n_act,e_greed,e_greed_decay)

        self.agent = dqn.DQNAgent(
            q_func=q_func,
            optimizer=optimizer,
            replay_buffer = rb,
            batch_size=batch_size,
            update_target_steps=update_target_steps,
            replay_start_size = replay_start_size,
            n_act=n_act,
            explorer = explorer,
            gamma=gamma)

    # 训练一轮游戏
    def train_episode(self):
        total_reward = 0
        obs = self.env.reset()
        while True:
            action = self.agent.act(obs)
            next_obs, reward, done, _ = self.env.step(action)
            total_reward += reward
            self.agent.learn(obs, action, reward, next_obs, done)
            obs = next_obs
            if done: break
        print('e_greed=',self.agent.explorer.epsilon)
        return total_reward

    # 测试一轮游戏
    def test_episode(self):
        total_reward = 0
        obs = self.env.reset()
        while True:
            action = self.agent.predict(obs)
            next_obs, reward, done, _ = self.env.step(action)
            total_reward += reward
            obs = next_obs
            self.env.render()
            if done: break
        return total_reward

    def train(self):
        for e in range(self.episodes):
            ep_reward = self.train_episode()
            print('Episode %s: reward = %.1f' % (e, ep_reward))
            #每训练100轮我们就测试一轮
            if e % 100 == 0:
                test_reward = self.test_episode()
                print('test reward = %.1f' % (test_reward))


if __name__ == '__main__':
    env1 = gym.make("CartPole-v0")
    tm = TrainManager(env1)
    tm.train()

实现效果