用PyTorch實現強化學習之DQN演算法

一、強化學習和DQN演算法概述

強化學習是一種通過智能體與環境交互來優化決策策略的機器學習方法。它的目標是讓智能體在自主學習的過程中不斷通過嘗試與錯誤的方式最大化其在環境中的累計回報。

DQN演算法是基於Q-learning演算法的一種逐步優化的方法。它使用深度神經網路來評估智能體在每個狀態下可以獲得的最大回報值，並根據回報值來選擇最佳行動策略。

二、DQN演算法的實現流程

1、環境定義：首先，需要將智能體需要解決的問題轉化為一個環境，該環境由狀態（state）、行動（action）和回報（reward）等組成。

2、神經網路定義：接著，定義一個神經網路來評估智能體在每種狀態下可以獲得的最大回報值。網路接受狀態作為輸入，並輸出每個可能行動的概率分布。

3、經驗回放機制：為了避免樣本之間的相關性，需要使用經驗回放機制來讓智能體學習之前存儲的經驗，使其更加充分地利用樣本數據。

4、選擇行動策略：基於當前狀態，DQN演算法會嘗試使用ε貪心策略來進行行動選擇。當ε=1時，採取隨機策略，ε=0時為最優策略。 ε-greedy策略是一種基本的探索策略，它基於概率選擇隨機行動，以鼓勵智能體探索新的場景。

5、更新目標Q值：在每次迭代結束的時候，使用Bellman方程來更新目標Q值。它計算出當前狀態下最大的期望回報，然後使用該值更新神經網路輸出。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import random
from collections import deque

class DQNNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, state_size, action_size, seed, fc1_units=64, fc2_units=64):
        super(DQNNetwork, self).__init__()
        self.seed = torch.manual_seed(seed)
        self.fc1 = nn.Linear(state_size, fc1_units)
        self.fc2 = nn.Linear(fc1_units, fc2_units)
        self.fc3 = nn.Linear(fc2_units, action_size)

    def forward(self, state):
        x = F.relu(self.fc1(state))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size, seed, batch_size=64, gamma=0.99, lr=5e-4, tau=1e-3, replay_buffer_size=10000, update_every=4, initial_epsilon=1.0, epsilon_decay_rate=0.995, min_epsilon=0.01):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.seed = random.seed(seed)
        self.batch_size = batch_size 
        self.gamma = gamma
        self.lr = lr
        self.tau = tau
        self.memory = deque(maxlen=replay_buffer_size)
        self.update_every = update_every
        self.t_step = 0
        self.epsilon = initial_epsilon
        self.epsilon_decay_rate = epsilon_decay_rate
        self.min_epsilon = min_epsilon
        self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.q_network = DQNNetwork(state_size, action_size, seed).to(self.device)
        self.target_network = DQNNetwork(state_size, action_size, seed).to(self.device)
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.q_network.parameters(), lr=self.lr)

    def step(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
        self.t_step = (self.t_step + 1) % self.update_every
        if self.t_step == 0 and len(self.memory) > self.batch_size:
            experiences = random.sample(self.memory, k=self.batch_size)
            self.learn(experiences)

    def act(self, state):
        state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0).to(self.device)
        self.q_network.eval()
        with torch.no_grad():
            action_values = self.q_network(state)
        self.q_network.train()
        if random.random() > self.epsilon:
            return np.argmax(action_values.cpu().data.numpy())
        else:
            return random.choice(np.arange(self.action_size))

    def learn(self, experiences):
        states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*experiences)
        states = torch.from_numpy(np.array(states)).float().to(self.device)
        actions = torch.from_numpy(np.array(actions)).float().unsqueeze(1).to(self.device)
        rewards = torch.from_numpy(np.array(rewards)).float().unsqueeze(1).to(self.device)
        next_states = torch.from_numpy(np.array(next_states)).float().to(self.device)
        dones = torch.from_numpy(np.array(dones, dtype=np.uint8)).float().unsqueeze(1).to(self.device)
        Q_targets_next = self.target_network(next_states).detach().max(1)[0].unsqueeze(1)
        Q_targets = rewards + (self.gamma * Q_targets_next * (1 - dones))
        Q_expected = self.q_network(states).gather(1, actions.long())
        loss = F.smooth_l1_loss(Q_expected, Q_targets)
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        self.soft_update(self.q_network, self.target_network, self.tau)                     

    def soft_update(self, local_model, target_model, tau):
        for target_param, local_param in zip(target_model.parameters(), local_model.parameters()):
            target_param.data.copy_(tau*local_param.data + (1.0-tau)*target_param.data)

    def update_epsilon(self):
        self.epsilon = max(self.min_epsilon, self.epsilon_decay_rate*self.epsilon)

三、DQN演算法的應用場景

DQN演算法可以應用於各種需要在不同狀態下進行決策的問題，例如它可以用於訓練遊戲智能體，來學習如何在不同情況下選擇最佳策略，這些遊戲可以是Atari遊戲等。

此外，DQN演算法還可以應用於自動駕駛領域中，當車輛遭遇不同的行駛情況時，需要智能的做出最佳決策，而DQN演算法正可以讓車輛在學習的過程中自主來訓練最優策略。

總之，DQN演算法是一個十分強大的機器學習演算法，它可以應用於各種需要在不同狀態下進行決策的問題，使得解決這些問題變得更加自主、高效。