项目描述：
在该项目中，你将使用强化学习算法，实现一个自动走迷宫机器人。
如上图所示，智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中，有陷阱（红色×××）及终点（蓝色的目标点）两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。
小车可执行的动作包括：向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走l。
执行不同的动作后，根据不同的情况会获得不同的奖励，具体而言，有以下几种情况。
- 撞到墙壁：-10
- 走到终点：50
- 走到陷阱：-30
- 其余情况：-0.1
我们需要通过修改 robot.py 中的代码，来实现一个 q learning 机器人，实现上述的目标。
section 1 算法理解
1.1 强化学习总览
强化学习作为机器学习算法的一种，其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”，以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习，在强化学习的框架中，我们更侧重通过智能体与环境的交互来学习。通常在监督学习和非监督学习任务中，智能体往往需要通过给定的训练集，辅之以既定的训练目标（如最小化损失函数），通过给定的学习算法来实现这一目标。然而在强化学习中，智能体则是通过其与环境交互得到的奖励进行学习。这个环境可以是虚拟的（如虚拟的迷宫），也可以是真实的（自动驾驶汽车在真实道路上收集数据）。
在强化学习中有五个核心组成部分，它们分别是：环境（environment）、智能体（agent）、状态（state）、动作（action）和奖励（reward）。在某一时间节点t：
智能体在从环境中感知其所处的状态
智能体根据某些准则选择动作 
环境根据智能体选择的动作，向智能体反馈奖励 
通过合理的学习算法，智能体将在这样的问题设置下，成功学到一个在状态 选择动作 的策略 。
1.2 计算q值
在我们的项目中，我们要实现基于 q-learning 的强化学习算法。q-learning 是一个值迭代（value iteration）算法。与策略迭代（policy iteration）算法不同，值迭代算法会计算每个”状态“或是”状态-动作“的值（value）或是效用（utility），然后在执行动作的时候，会设法最大化这个值。因此，对每个状态值的准确估计，是我们值迭代算法的核心。通常我们会考虑最大化动作的长期奖励，即不仅考虑当前动作带来的奖励，还会考虑动作长远的奖励。
在 q-learning 算法中，我们把这个长期奖励记为 q 值，我们会考虑每个 ”状态-动作“ 的 q 值，具体而言，它的计算公式为：
也就是对于当前的“状态-动作” 
，我们考虑执行动作 
后环境给我们的奖励
，以及执行动作 
到达 
后，执行任意动作能够获得的最大的q值
，
为折扣因子。
不过一般地，我们使用更为保守地更新 q 表的方法，即引入松弛变量 alpha，按如下的公式进行更新，使得 q 表的迭代变化更为平缓。
根据已知条件求
。
已知：如上图，机器人位于 s1，行动为 u，行动获得的奖励与题目的默认设置相同。在 s2 中执行各动作的 q 值为：u: -24，r: -13，d: -0.29、l: +40，γ取0.9。
1.3 如何选择动作
在强化学习中，「探索-利用」问题是非常重要的问题。具体来说，根据上面的定义，我们会尽可能地让机器人在每次选择最优的决策，来最大化长期奖励。但是这样做有如下的弊端：
- 在初步的学习中，我们的 q 值会不准确，如果在这个时候都按照 q 值来选择，那么会造成错误。
- 学习一段时间后，机器人的路线会相对固定，则机器人无法对环境进行有效的探索。
因此我们需要一种办法，来解决如上的问题，增加机器人的探索。由此我们考虑使用 epsilon-greedy 算法，即在小车选择动作的时候，以一部分的概率随机选择动作，以一部分的概率按照最优的 q 值选择动作。同时，这个选择随机动作的概率应当随着训练的过程逐步减小。
在如下的代码块中，实现 epsilon-greedy 算法的逻辑，并运行测试代码。
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import random import operator actions = ['u','r','d','l'] qline = {'u':1.2, 'r':-2.1, 'd':-24.5, 'l':27} epsilon = 0.3 # 以0.3的概率进行随机选择 def choose_action(epsilon): action = none if random.uniform(0,1.0) <= epsilon: # 以某一概率 action = random.choice(actions)# 实现对动作的随机选择 else: action = max(qline.items(), key=operator.itemgetter(1))[0] # 否则选择具有最大 q 值的动作 return action |
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range(100): res += choose_action(epsilon) print(res) res = '' for i in range(100): res += choose_action(epsilon) print(res) ldllrrllllrlldlldllllllllllddulldlllllldllllludlldllllluudllllllulllllllllllullullllllllldlulllllrlr |
section 2 代码实现
2.1 maze 类理解
我们首先引入了迷宫类 maze，这是一个非常强大的函数，它能够根据你的要求随机创建一个迷宫，或者根据指定的文件，读入一个迷宫地图信息。
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使用
maze("file_name")根据指定文件创建迷宫，或者使用maze(maze_size=(height, width))来随机生成一个迷宫。 -
使用
trap number参数，在创建迷宫的时候，设定迷宫中陷阱的数量。 -
直接键入迷宫变量的名字按回车，展示迷宫图像（如
g=maze("xx.txt")，那么直接输入g即可。 - 建议生成的迷宫尺寸，长在 6~12 之间，宽在 10～12 之间。
在如下的代码块中，创建你的迷宫并展示。
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from maze import maze %matplotlib inline %confer inlinebackend.figure_format = 'retina' ## to-do: 创建迷宫并展示 g=maze(maze_size=(6,8), trap_number=1) g maze of size (12, 12) |
你可能已经注意到，在迷宫中我们已经默认放置了一个机器人。实际上，我们为迷宫配置了相应的 api，来帮助机器人的移动与感知。其中你随后会使用的两个 api 为 maze.sense_robot() 及 maze.move_robot() 。
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maze.sense_robot()为一个无参数的函数，输出机器人在迷宫中目前的位置。 -
maze.move_robot(direction)对输入的移动方向，移动机器人，并返回对应动作的奖励值。
随机移动机器人，并记录下获得的奖励，展示出机器人最后的位置。
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rewards = [] ## 循环、随机移动机器人10次，记录下奖励 for i in range(10): res = g.move_robot(random. choice(actions)) rewards.append(res) ## 输出机器人最后的位置 print(g.sense_robot()) ## 打印迷宫，观察机器人位置 g (0,9) |
2.2 robot 类实现
robot 类是我们需要重点实现的部分。在这个类中，我们需要实现诸多功能，以使得我们成功实现一个强化学习智能体。总体来说，之前我们是人为地在环境中移动了机器人，但是现在通过实现 robot 这个类，机器人将会自己移动。通过实现学习函数，robot 类将会学习到如何选择最优的动作，并且更新强化学习中对应的参数。
首先 robot 有多个输入，其中 alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon0=0.5 表征强化学习相关的各个参数的默认值，这些在之前你已经了解到，maze 应为机器人所在迷宫对象。
随后观察 robot.update 函数，它指明了在每次执行动作时，robot 需要执行的程序。按照这些程序，各个函数的功能也就明了了。
运行如下代码检查效果（记得将 maze 变量修改为你创建迷宫的变量名）。
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import random import operator class robot(object): def __init__(self, maze, alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon0=0.5): self. maze = maze self.valid_actions = self.maze.valid_actions self.state = none self.action = none # set parameters of the learning robot self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.epsilon0 = epsilon0 self. epsilon = epsilon0 self.t = 0 self.qtable = {} self. reset() def. reset(self): """ reset the robot """ self.state = self.sense_state() self.create_qtable_line(self.state) def. set status(self, learning=false, testing=false): """ determine whether the robot is learning its q table, or executing the testing procedure. """ self. learning = learning self.testing = testing def. update_parameter(self): """ some of the paramters of the q learning robot can be altered, update these parameters when necessary. """ if self.testing: # todo 1. no random choice when testing self. epsilon = 0 else: # todo 2. update parameters when learning self. epsilon *= 0.95 return self. epsilon def. sense_state(self): """ get the current state of the robot. in this """ # todo 3. return robot's current state return self.maze.sense_robot() def. create_qtable_line(self, state): """ create the qtable with the current state """ # todo 4. create qtable with current state # our qtable should be a two level dict, # qtable[state] ={'u':xx, 'd':xx, ...} # if qtable[state] already exits, then do # not change it. self.qtable.setdefault(state, {a: 0.0 for a in self.valid_actions}) def. choose_action(self): """ return an action according to given rules """ def. is_random_exploration(): # todo 5. return whether do random choice # hint: generate a random number, and compare # it with epsilon return random.uniform(0, 1.0) <= self. epsilon if self. learning: if is_random_exploration(): # todo 6. return random choose aciton return random. choice(self.valid_actions) else: # todo 7. return action with highest q value return max(self.qtable[self.state].items(), key=operator.itemgetter(1))[0] elif self.testing: # todo 7. choose action with highest q value return max(self.qtable[self.state].items(), key=operator.itemgetter(1))[0] else: # todo 6. return random choose aciton return random. choice(self.valid_actions) def. update_qtable(self, r, action, next_state): """ update the qtable according to the given rule. """ if self. learning: # todo 8. when learning, update the q table according # to the given rules self.qtable[self.state][action] = (1 - self.alpha) * self.qtable[self.state][action] + self.alpha * ( r + self.gamma * max(self.qtable[next_state].values())) def. update(self): """ describle the procedure what to do when update the robot. called every time in every epoch in training or testing. return current action and reward. """ self.state = self.sense_state() # get the current state self.create_qtable_line(self.state) # for the state, create q table line action = self.choose_action() # choose action for this state reward = self.maze.move_robot(action) # move robot for given action next_state = self.sense_state() # get next state self.create_qtable_line(next_state) # create q table line for next state if self. learning and not self.testing: self.update_qtable(reward, action, next_state) # update q table self.update_parameter() # update parameters return action, reward # from robot import robot # g=maze(maze_size=(6,12), trap_number=2) g=maze("test_world\maze_01.txt") robot = robot(g) # 记得将 maze 变量修改为你创建迷宫的变量名 robot.set_status(learning=true,testing=false) print(robot.update()) g （'d', -0.1）maze of size (12, 12) |
2.3 用 runner 类训练 robot
在完成了上述内容之后，我们就可以开始对我们 robot 进行训练并调参了。我们准备了又一个非常棒的类 runner ，来实现整个训练过程及可视化。使用如下的代码，你可以成功对机器人进行训练。并且你会在当前文件夹中生成一个名为 filename 的视频，记录了整个训练的过程。通过观察该视频，你能够发现训练过程中的问题，并且优化你的代码及参数。
尝试利用下列代码训练机器人，并进行调参。可选的参数包括：
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训练参数
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训练次数
epoch
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训练次数
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机器人参数：
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epsilon0(epsilon 初值) -
epsilon衰减（可以是线性、指数衰减，可以调整衰减的速度），你需要在 robot.py 中调整 -
alpha -
gamma
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迷宫参数:
- 迷宫大小
- 迷宫中陷阱的数量
- 可选的参数：
- epoch = 20
- epsilon0 = 0.5
- alpha = 0.5
- gamma = 0.9
- maze_size = (6,8)
- trap_number = 2
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from runner import runner g = maze(maze_size=maze_size,trap_number=trap_number) r = robot(g,alpha=alpha, epsilon0=epsilon0, gamma=gamma) r.set_status(learning=true) runner = runner(r, g) runner.run_training(epoch, display_direction=true) #runner.generate_movie(filename = "final1.mp4") # 你可以注释该行代码，加快运行速度，不过你就无法观察到视频了。 g |
使用 runner.plot_results() 函数，能够打印机器人在训练过程中的一些参数信息。
- success times 代表机器人在训练过程中成功的累计次数，这应当是一个累积递增的图像。
- accumulated rewards 代表机器人在每次训练 epoch 中，获得的累积奖励的值，这应当是一个逐步递增的图像。
- running times per epoch 代表在每次训练 epoch 中，小车训练的次数（到达终点就会停止该 epoch 转入下次训练），这应当是一个逐步递减的图像。
使用 runner.plot_results() 输出训练结果
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runner.plot_results() |
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