使用Actor-Critic的DDPG強化學習演算法控制雙關節機械手臂-人工智慧-PHP中文網

在本文中，我們將介紹在 Reacher 環境中訓練智慧代理控制雙關節機械手臂，這是使用 Unity ML-Agents 工具包開發的基於 Unity 的模擬程式。我們的目標是高精準度的到達目標位置，所以這裡我們可以使用專為連續狀態和動作空間設計的最先進的Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 演算法。

使用Actor-Critic的DDPG強化學習演算法控制雙關節機械手臂

現實世界的應用程式

機械手臂在製造業、生產設施、空間探索和搜救行動中發揮關鍵作用。控制機械手臂的高精度和靈活性是非常重要的。透過採用強化學習技術，可以使這些機器人系統即時學習和調整其行為，從而提高性能和靈活性。強化學習的進步不僅有助於我們對人工智慧的理解，而且有可能徹底改變產業並對社會產生有意義的影響。

而Reacher是一種機械手臂模擬器，常用於控制演算法的開發和測試。它提供了一個虛擬環境，模擬了機械手臂的物理特性和運動規律，使得開發者可以在不需要實際硬體的情況下進行控制演算法的研究和實驗。

Reacher的環境主要由以下幾個部分組成：

機械手臂：Reacher模擬了一個雙關節機械手臂，包括一個固定基座和兩個可動關節。開發者可以透過控制機械手臂的兩個關節來改變機械手臂的姿態和位置。
目標點：在機械手臂的運動範圍內，Reacher提供了一個目標點，目標點的位置是隨機產生的。開發者的任務是控制機械手臂，使得機械手臂的末端能夠接觸到目標點。
物理引擎：Reacher使用物理引擎來模擬機械手臂的物理特性和運動規律。開發者可以透過調整實體引擎的參數來模擬不同的物理環境。
視覺介面：Reacher提供了一個視覺化的介面，可以顯示機械手臂和目標點的位置，以及機械手臂的姿態和運動軌跡。開發者可以透過視覺介面來調試和優化控制演算法。

Reacher模擬器是一個非常實用的工具，可以幫助開發者在不需要實際硬體的情況下，快速測試並最佳化控制演算法。

使用Actor-Critic的DDPG強化學習演算法控制雙關節機械手臂

模擬環境

Reacher 使用 Unity ML-Agents 工具包構建，我們的代理可以控制雙關節機械手臂。目標是引導手臂朝向目標位置並盡可能長時間地保持在目標區域內的位置。該環境具有 20 個同步代理，每個代理獨立運行，這有助於在訓練期間有效地收集經驗。

使用Actor-Critic的DDPG強化學習演算法控制雙關節機械手臂

狀態和動作空間

了解狀態和動作空間對於設計有效的強化學習演算法至關重要。在 Reacher 環境中，狀態空間由 33 個連續變數組成，這些變數提供有關機械手臂的信息，例如其位置、旋轉、速度和角速度。動作空間也是連續的，四個變數對應於施加在機械手臂兩個關節上的扭矩。每個動作變數都是介於 -1 和 1 之間的實數。

任務類型和成功標準

Reacher 任務被認為是片段式的，每個片段都包含固定數量的時間步長。代理的目標是在這些步驟中最大化其總獎勵。手臂末端執行器保持在目標位置的每一步都會獲得 0.1 的獎勵。當代理人在連續 100 次操作中的平均得分達到 30 分或以上時，就認為成功。

了解了環境，以下我們將探討 DDPG 演算法、它的實現，以及它如何有效地解決這種環境中的連續控制問題。

連續控制的演算法選擇：DDPG

當涉及像Reacher問題這樣的連續控制任務時，演算法的選擇對於實現最佳效能至關重要。在這個專案中，我們選擇了DDPG演算法，因為這是一種專門設計用於處理連續狀態和動作空間的actor-critic方法。

DDPG演算法透過結合兩個神經網絡，結合了基於策略和基於值的方法的優勢:行動者網絡(Actor network)決定給定當前狀態下的最佳行為，批評家網絡(Critic network)估計狀態-行為值函數(Q-function)。這兩個網絡都有目標網絡，透過在更新過程中提供一個固定的目標來穩定學習過程。

透過使用Critic網路估計q函數，使用Actor網路確定最優行為，DDPG演算法有效地融合了策略梯度方法和DQN的優點。這種混合方法允許代理在連續控制環境中有效地學習。

<code>import random from collections import deque import torch import torch.nn as nn import numpy as np  from actor_critic import Actor, Critic  class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size, batch_size): self.memory = deque(maxlen=buffer_size) self.batch_size = batch_size  def add(self, state, action, reward, next_state, done): self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))  def sample(self): batch = random.sample(self.memory, self.batch_size) states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch) return states, actions, rewards, next_states, dones  def __len__(self): return len(self.memory)   class DDPG: def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim, buffer_size, batch_size, actor_lr, critic_lr, tau, gamma): self.actor = Actor(state_dim, hidden_dim, action_dim, actor_lr) self.actor_target = Actor(state_dim, hidden_dim, action_dim, actor_lr) self.critic = Critic(state_dim, action_dim, hidden_dim, critic_lr) self.critic_target = Critic(state_dim, action_dim, hidden_dim, critic_lr)  self.memory = ReplayBuffer(buffer_size, batch_size) self.batch_size = batch_size self.tau = tau self.gamma = gamma  self._update_target_networks(tau=1)# initialize target networks  def act(self, state, noise=0.0): state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32).unsqueeze(0) action = self.actor(state).detach().numpy()[0] return np.clip(action + noise, -1, 1)  def store_transition(self, state, action, reward, next_state, done): self.memory.add(state, action, reward, next_state, done)  def learn(self): if len(self.memory) </code>

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上面的程式碼也使用了Replay Buffer，這可以提高學習效率和穩定性。 Replay Buffer本質上是一種儲存固定數量的過去經驗或過渡的記憶體資料結構，由狀態、動作、獎勵、下一狀態和完成資訊組成。使用它的主要優點是使代理人能夠打破連續經驗之間的相關性，從而減少有害的時間相關性的影響。

透過從緩衝區中抽取隨機的小批量經驗，代理可以從一組不同的轉換中學習，這有助於穩定和概括學習過程。 Replay Buffer還可以讓代理程式多次重複使用過去的經驗，從而提高資料效率並促進從與環境的有限互動中更有效地學習。

DDPG演算法是一個很好的選擇，因為它能夠有效地處理連續的動作空間，這是這個環境的關鍵方面。此演算法的設計允許有效地利用多個代理程式收集的並行經驗，從而實現更快的學習和更好的收斂。就像上面介紹的Reacher 可以同時運行20個代理，所以我們可以使用這20個代理進行分享經驗，集體學習，提高學習速度。

完成了演算法，以下我們將介紹、超參數選擇和訓練過程。

DDPG演算法在Reacher 環境中工作

為了更好地理解演算法在環境中的有效性，我們需要仔細研究學習過程中涉及的關鍵組件和步驟。

網路架構

DDPG演算法採用兩個神經網絡，Actor 和Critic。兩個網路都包含兩個隱藏層，每個隱藏層包含400個節點。隱藏層使用ReLU (Rectified Linear Unit)來啟動函數，而Actor網路的輸出層則使用tanh激活函數產生範圍為-1到1的動作。 Critic網路的輸出層沒有活化函數，因為它直接估計q函數。

以下是網路的程式碼:

<code>import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim  class Actor(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, learning_rate=1e-4): super(Actor, self).__init__()  self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim) self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)  self.tanh = nn.Tanh()  self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=learning_rate)  def forward(self, state): x = torch.relu(self.fc1(state)) x = torch.relu(self.fc2(x)) x = self.tanh(self.fc3(x)) return x  class Critic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim, learning_rate=1e-4): super(Critic, self).__init__()  self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim + action_dim, hidden_dim) self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, 1)  self.optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=learning_rate)  def forward(self, state, action): x = torch.relu(self.fc1(state)) x = torch.relu(self.fc2(torch.cat([x, action], dim=1))) x = self.fc3(x) return x</code>

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超參數選擇

選擇的超參數對於高效學習至關重要。在這個專案中，我們的Replay Buffer大小為200,000，批次大小為256。演員Actor的學習率為5e-4，Critic的學習率為1e-3，soft update參數(tau)為5e-3，gamma為0.995。最後也加入了動作噪音，初始噪音標度為0.5，噪音衰減率為0.998。

訓練過程

訓練過程涉及兩個網絡之間的持續交互，並且20個平行代理共享相同的網絡，模型會從所有代理收集的經驗中集體學習。這種設定加快了學習過程，提高了效率。

<code>from collections import deque import numpy as np import torch  from ddpg import DDPG  def train_ddpg(env, agent, episodes, max_steps, num_agents, noise_scale=0.1, noise_decay=0.99): scores_window = deque(maxlen=100) scores = []  for episode in range(1, episodes + 1): env_info = env.reset(train_mode=True)[brain_name] states = env_info.vector_observations agent_scores = np.zeros(num_agents)  for step in range(max_steps): actions = agent.act(states, noise_scale) env_info = env.step(actions)[brain_name] next_states = env_info.vector_observations rewards = env_info.rewards dones = env_info.local_done  for i in range(num_agents): agent.store_transition(states[i], actions[i], rewards[i], next_states[i], dones[i]) agent.learn()  states = next_states agent_scores += rewards noise_scale *= noise_decay  if np.any(dones): break  avg_score = np.mean(agent_scores) scores_window.append(avg_score) scores.append(avg_score)  if episode % 10 == 0: print(f"Episode: {episode}, Score: {avg_score:.2f}, Avg Score: {np.mean(scores_window):.2f}")  # Saving trained Networks torch.save(agent.actor.state_dict(), "actor_final.pth") torch.save(agent.critic.state_dict(), "critic_final.pth")  return scores  if __name__ == "__main__": env = UnityEnvironment(file_name='Reacher_20.app') brain_name = env.brain_names[0] brain = env.brains[brain_name]  state_dim = 33 action_dim = brain.vector_action_space_size  num_agents = 20  # Hyperparameter suggestions hidden_dim = 400 batch_size = 256 actor_lr = 5e-4 critic_lr = 1e-3 tau = 5e-3 gamma = 0.995 noise_scale = 0.5 noise_decay = 0.998  agent = DDPG(state_dim, action_dim, hidden_dim=hidden_dim, buffer_size=200000, batch_size=batch_size,actor_lr=actor_lr, critic_lr=critic_lr, tau=tau, gamma=gamma)  episodes = 200 max_steps = 1000  scores = train_ddpg(env, agent, episodes, max_steps, num_agents, noise_scale=0.2, noise_decay=0.995)</code>

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訓練過程中的關鍵步驟如下所示：

初始化網路：代理人使用隨機權重初始化共享的 Actor 和 Critic 網路及其各自的目標網路。目標網路在更新期間提供穩定的學習目標。

與環境互動：每個代理程式使用共享的 Actor 網絡，透過根據其當前狀態選擇動作來與環境互動。為了鼓勵探索，在訓練的初始階段也將噪音項添加到動作中。採取行動後，每個代理人都會觀察由此產生的獎勵和下一個狀態。
儲存經驗：每個代理程式將觀察到的經驗（狀態、動作、獎勵、next_state）儲存在共用重播緩衝區中。此緩衝區包含固定數量的近期經驗，這樣每個代理程式能夠從所有代理收集的各種轉換中學習。
從經驗中學習：定期從共享重播緩衝區中抽取一批經驗。透過最小化預測 Q 值和目標 Q 值之間的均方誤差，使用取樣經驗來更新共享 Critic 網路。
更新 Actor 網路：共享 Actor 網路使用策略梯度進行更新，策略梯度是透過採用共享 Critic 網路關於所選動作的輸出梯度來計算的。共享 Actor 網路學習選擇最大化預期 Q 值的動作。
更新目標網路：共享的 Actor 和 Critic 目標網路使用當前和目標網路權重的混合進行軟更新。這確保了穩定的學習過程。