隨著強化學習應用日益廣泛，如何有效地建置和訓練複雜環境成為關鍵挑戰。本文以迷宮環境為例，逐步展示如何使用 Ray RLlib 這個強大的強化學習框架構建多智慧體環境、應用課程學習策略，並利用離線資料進行訓練。從基礎的多智慧體環境建置到進階的課程學習與離線資料處理，本文提供完整的程式碼範例和技術說明，幫助讀者掌握 RLlib 的核心概念和應用技巧。特別是針對複雜環境的訓練，課程學習提供了一種循序漸進的策略，有效提升了學習效率。此外，本文也探討瞭如何使用策略伺服器和客戶端進行分散式訓練，以及如何利用離線資料進行模型訓練和評估，為實際應用場景提供更靈活的解決方案。
多智慧體強化學習與RLlib環境的整合應用
在多智慧體強化學習（MARL）中，決定一個回合何時結束是至關重要的，這完全取決於所處理的問題和期望達到的目標。在本文中，我們將探討如何使用Ray RLlib來處理多智慧體環境，並介紹如何使用策略伺服器和客戶端進行分散式強化學習。
多智慧體環境的建立
首先，我們需要定義一個多智慧體環境。在這個例子中，我們建立了一個名為MultiAgentMaze的環境，其中包含多個智慧體和一個目標。環境的render方法被修改為在螢幕上列印迷宮，並用ID標記每個智慧體。
def render(self, *args, **kwargs):
os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
grid = [['| ' for _ in range(5)] + ["|\n"] for _ in range(5)]
grid[self.goal[0]][self.goal[1]] = '|G'
grid[self.agents[1][0]][self.agents[1][1]] = '|1'
grid[self.agents[2][0]][self.agents[2][1]] = '|2'
print(''.join([''.join(grid_row) for grid_row in grid]))
內容解密：
os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')：根據作業系統的不同，清除終端螢幕。grid：初始化一個5x5的迷宮網格，用於顯示智慧體和目標的位置。grid[self.goal[0]][self.goal[1]] = '|G'：將目標位置標記為|G。grid[self.agents[1][0]][self.agents[1][1]] = '|1'和grid[self.agents[2][0]][self.agents[2][1]] = '|2'：分別將兩個智慧體的位置標記為|1和|2。
多智慧體強化學習訓練
在定義了多智慧體環境之後，我們可以使用RLlib的DQNConfig來訓練一個DQN演算法。預設情況下，兩個智慧體將分享同一個策略。
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
simple_trainer = DQNConfig().environment(env=MultiAgentMaze).build()
simple_trainer.train()
內容解密：
DQNConfig().environment(env=MultiAgentMaze)：組態DQN演算法以使用MultiAgentMaze環境。.build()：構建DQN訓練器。.train()：開始訓練過程。
自定義多智慧體策略
我們可以透過呼叫.multi_agent方法並設定policies和policy_mapping_fn引數來為不同的智慧體分配不同的策略。
algo = DQNConfig()\
.environment(env=MultiAgentMaze)\
.multi_agent(
policies={
"policy_1": (None, env.observation_space, env.action_space, {"gamma": 0.80}),
"policy_2": (None, env.observation_space, env.action_space, {"gamma": 0.95}),
},
policy_mapping_fn=lambda agent_id: f"policy_{agent_id}",
).build()
print(algo.train())
內容解密：
.multi_agent：啟用多智慧體組態。policies：定義兩個不同的策略，分別具有不同的gamma值。policy_mapping_fn：將每個智慧體對映到對應的策略。
策略伺服器和客戶端的應用
在某些情況下，我們可能需要在不同的機器上執行環境和RLlib演算法。這可以透過使用策略伺服器和客戶端來實作。伺服器負責執行RLlib演算法，而客戶端則與伺服器通訊以取得下一步的動作。
定義策略伺服器
# policy_server.py
import ray
from ray.rllib.agents.dqn import DQNConfig
from ray.rllib.env.policy_server_input import PolicyServerInput
import gym
ray.init()
def policy_input(context):
return PolicyServerInput(context, "localhost", 9900)
config = DQNConfig()\
.environment(env=None, action_space=gym.spaces.Discrete(4), observation_space=gym.spaces.Discrete(5*5))\
.debugging(log_level="INFO")\
.rollouts(num_rollout_workers=0)\
.offline_data(input=policy_input, input_evaluation=[])
algo = config.build()
內容解密：
PolicyServerInput(context, "localhost", 9900)：建立一個在本地主機上監聽9900埠的策略伺服器輸入。.environment(env=None, ...)：由於伺服器不直接與環境互動，因此將環境設定為None，並手動指定動作空間和觀察空間。
定義策略客戶端
客戶端連線到伺服器，並請求下一步的動作。
# policy_client.py
from ray.rllib.env.policy_client import PolicyClient
client = PolicyClient("http://localhost:9900")
內容解密：
PolicyClient("http://localhost:9900")：建立一個連線到本地主機9900埠上的策略伺服器的客戶端。
強化學習的高階環境建置與課程學習應用
在前面的章節中，我們已經探討瞭如何使用 Ray RLlib 處理簡單的強化學習環境。然而，在實際應用中，我們經常需要面對更複雜的環境和挑戰。本章節將介紹如何建置一個更具挑戰性的迷宮環境，並探討一些高階概念，例如課程學習，以幫助解決這些複雜問題。
建置高階迷宮環境
首先，我們將現有的 GymEnvironment 升級為一個更具挑戰性的 AdvancedEnv。具體改進包括：
- 增加迷宮大小：將迷宮大小從 5x5 擴充套件到 11x11。
- 引入障礙：在迷宮中加入障礙物，智慧體碰到這些障礙物時會受到懲罰（負獎勵）。
- 隨機初始位置：智慧體的初始位置將被隨機化。
初始化高階環境
from gym.spaces import Discrete
import random
import os
class AdvancedEnv(GymEnvironment):
def __init__(self, seeker=None, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.maze_len = 11
self.action_space = Discrete(4)
self.observation_space = Discrete(self.maze_len * self.maze_len)
if seeker:
assert 0 <= seeker[0] < self.maze_len and 0 <= seeker[1] < self.maze_len
self.seeker = seeker
else:
self.reset()
self.goal = (self.maze_len-1, self.maze_len-1)
self.info = {'seeker': self.seeker, 'goal': self.goal}
self.punish_states = [(i, j) for i in range(self.maze_len) for j in range(self.maze_len) if i % 2 == 1 and j % 2 == 0]
環境重置與獎勵機制
def reset(self):
"""隨機重置尋找者的位置，並傳回觀察值"""
self.seeker = (random.randint(0, self.maze_len - 1), random.randint(0, self.maze_len - 1))
return self.get_observation()
def get_observation(self):
"""將尋找者的位置編碼為整數"""
return self.maze_len * self.seeker[0] + self.seeker[1]
def get_reward(self):
"""獎勵找到目標，懲罰進入禁止狀態"""
reward = -1 if self.seeker in self.punish_states else 0
reward += 5 if self.seeker == self.goal else 0
return reward
def render(self, *args, **kwargs):
"""渲染環境，例如透過列印其表示"""
os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
grid = [['| ' for _ in range(self.maze_len)] + ["|\n"] for _ in range(self.maze_len)]
for punish in self.punish_states:
grid[punish[0]][punish[1]] = '|X'
grid[self.goal[0]][self.goal[1]] = '|G'
grid[self.seeker[0]][self.seeker[1]] = '|S'
print(''.join([''.join(grid_row) for grid_row in grid]))
內容解密：
reset方法：用於隨機重置智慧體的位置，以增加學習的多樣性。get_observation方法：將智慧體的位置轉換為整數觀察值。get_reward方法：定義獎勵機制，智慧體到達目標獲得正獎勵，碰到障礙物獲得負獎勵。render方法：用於視覺化環境狀態，包括智慧體、目標和障礙物的位置。
課程學習的應用
課程學習是一種有效的強化學習策略，透過逐步引入更困難的任務來加速學習過程。RLlib 支援為演算法提供一個課程來學習。
如何應用課程學習
- 定義簡單的初始狀態：選擇容易學習的初始狀態開始訓練。
- 逐步增加難度：隨著訓練的進行，逐漸引入更困難的狀態。
課程學習的核心在於選擇合適的初始狀態和調整策略。這需要對環境有深入的理解，並設計出合理的課程結構。
使用客戶端進行遠端推斷
以下是一個使用 PolicyClient 連線到遠端伺服器的客戶端程式碼示例，用於進行強化學習推斷：
# policy_client.py
import gym
from ray.rllib.env.policy_client import PolicyClient
from maze_gym_env import GymEnvironment
if __name__ == "__main__":
env = GymEnvironment()
client = PolicyClient("http://localhost:9900", inference_mode="remote")
obs = env.reset()
episode_id = client.start_episode(training_enabled=True)
while True:
action = client.get_action(episode_id, obs)
obs, reward, done, info = env.step(action)
client.log_returns(episode_id, reward, info=info)
if done:
client.end_episode(episode_id, obs)
exit(0)
內容解密：
- 建立客戶端：連線到指定的遠端伺服器地址，並啟用遠端推斷模式。
- 開始新的一輪：透過
start_episode方法開始新的訓練輪次。 - 取得動作：根據當前觀察值從伺服器取得動作。
- 執行動作並記錄反饋：在環境中執行動作，並將獎勵和資訊記錄到伺服器。
- 結束本輪訓練：當環境狀態達到終止條件時，結束本輪訓練並離開。
本章節介紹瞭如何構建更具挑戰性的強化學習環境，以及如何應用課程學習來提高學習效率。同時，我們還展示瞭如何使用客戶端進行遠端推斷，為實際應用提供了參考。透過這些技術，我們可以更好地應對複雜的強化學習任務。
強化學習中的課程學習與離線資料處理
在強化學習中，課程學習是一種透過逐步增加任務難度來提升學習效率的方法。為了實作課程學習，我們需要定義一個可以動態調整難度的環境。在本章中，我們將以一個進階的迷宮環境為例，展示如何使用 Ray RLlib 實作課程學習。
課程學習環境的定義
首先，我們需要定義一個 CurriculumEnv 類別，該類別繼承自 AdvancedEnv 和 TaskSettableEnv。TaskSettableEnv 是 RLlib 提供的一個介面，用於定義如何取得和設定任務難度。
from ray.rllib.env.apis.task_settable_env import TaskSettableEnv
class CurriculumEnv(AdvancedEnv, TaskSettableEnv):
def __init__(self, *args, **kwargs):
AdvancedEnv.__init__(self)
def difficulty(self):
return abs(self.seeker[0] - self.goal[0]) + abs(self.seeker[1] - self.goal[1])
def get_task(self):
return self.difficulty()
def set_task(self, task_difficulty):
while not self.difficulty() <= task_difficulty:
self.reset()
內容解密：
difficulty方法計算當前狀態的難度，即尋找者與目標之間的曼哈頓距離。get_task方法傳回當前難度。set_task方法重置環境，直到難度小於或等於指定的任務難度。
課程學習函式的定義
接下來，我們需要定義一個課程學習函式 curriculum_fn，該函式根據訓練的進度動態調整任務難度。
def curriculum_fn(train_results, task_settable_env, env_ctx):
time_steps = train_results.get("timesteps_total")
difficulty = time_steps // 1000
print(f"Current difficulty: {difficulty}")
return difficulty
內容解密：
curriculum_fn函式根據總訓練步數time_steps計算當前難度。- 每 1000 步，難度增加 1。
使用課程學習進行訓練
為了使用課程學習，我們需要在 RLlib 演算法組態中設定 env_task_fn 屬性為我們的 curriculum_fn。
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
import tempfile
temp = tempfile.mkdtemp()
trainer = (
DQNConfig()
.environment(env=CurriculumEnv, env_task_fn=curriculum_fn)
.offline_data(output=temp)
.build()
)
for i in range(15):
trainer.train()
內容解密：
- 建立一個臨時資料夾來儲存訓練資料。
- 設定
CurriculumEnv為環境，並將curriculum_fn指定給env_task_fn屬性。 - 使用
offline_data方法將輸出儲存到臨時資料夾。
離線資料處理
在前面的課程學習範例中，我們將訓練資料儲存到了一個臨時資料夾。現在，我們可以使用這些資料進行離線訓練。
imitation_algo = (
DQNConfig()
.environment(env=AdvancedEnv)
.evaluation(off_policy_estimation_methods={})
.offline_data(input_=temp)
.exploration(explore=False)
.build()
)
for i in range(10):
imitation_algo.train()
imitation_algo.evaluate()
內容解密：
- 建立一個新的
DQNConfig，並將輸入設定為之前儲存的臨時資料夾。 - 設定
explore為False，以便在訓練過程中不進行探索。 - 進行 10 次迭代訓練，並評估演算法的表現。
其他進階主題
本章介紹了 Ray RLlib 中的課程學習和離線資料處理。除此之外，RLlib 還提供了許多其他進階功能，例如支援多種不同的環境、組態實驗、訓練課程學習和模仿學習等。這些功能使得 RLlib 成為一個非常靈活和強大的強化學習框架。