Занятие №15:

Проксимальная оптимизация стратегии

Основные понятия 

 Проксимальная оптимизация стратегии

Основная идея проксимальной оптимизации стратегии - избежать слишком большого обновления стратегии.

 Проксимальная оптимизация политики

Проблема заключается в размере шага:

  • Слишком малое значение. Тренировочный процесс шел слишком медленно;
  • Слишком большое значение. Очень много вариаций образуется в тренировках.
L(\theta) = E_{t}[log\pi_{\theta}(a_{t}|s_{t}) * A_{t}]

Ошибка политики

Логарифмическая вероятность выполнения этого действия в этом состоянии

Если преимущество A> 0, то это действие лучше, чем другое действие, возможное в этом состоянии

 Ограниченная суррогатная целевая функция

Данный параметр обозначает отношение вероятностей между новой и старой стратегиями:

  • Если rt (θ)> 1, это означает, что действие более вероятно в текущей стратегии, чем в старой;
  • Если rt (θ) находится между 0 и 1: это означает, что действие более вероятно для старой стратегии, чем для текущей.
r_{t}(\theta) = \frac{\pi_{\theta}(a_{t} | s_{t})}{\pi_{\theta_{old}}(a_{t} | s_{t})}

 Ограниченная суррогатная целевая функция

L(\theta) = E_{t}[\frac{\pi_{\theta}(a_{t}|s_{t})}{\pi_{\theta_{old}}(a_{t}|s_{t})}] = E[r_{t}(\theta)A_{t}]
L(\theta) = E_{t}[min(r_{t}(\theta)A_{t}, clip(r_t(\theta), 1-\varepsilon, 1+\varepsilon)A_{t})]

Значение r ограничено между (1-e,1+e)

Минимизируем и ограничиваем это же значение как в предыдущей функции

 Ограниченная суррогатная целевая функция

1 + \epsilon
1
0
r
A > 0
L_{CLIP}
A < 0
r
0
L_{CLIP}
1 + \epsilon
1
  • В случае положительного преимущества мы хотим увеличить вероятность выполнения этого действия на этом этапе, но не слишком сильно;
  • В случае отрицательного преимущества мы хотим уменьшить вероятность выполнения этого действия на этом этапе, но не слишком сильно.

 Ограниченная суррогатная целевая функция

Код

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Lambda
from keras.models import Model, load_model

import gym
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# gamma - коэффициент дисконтирования
# lambda_1 - параметр сглаживания 
gamma = 0.95
lambda_1 = 0.99 
clip_ratio = 0.1

Код

#Веса модели будут сохраняться в папку Models.
Save_Path = 'Models'
if not os.path.exists(Save_Path): 
  os.makedirs(Save_Path)
path = '{}_PPO'.format("Name")
Model_name = os.path.join(Save_Path, path)

Код класса Actor

class Actor:
  def __init__(self, state_dim, action_dim):
    self.state_dim = state_dim
    self.action_dim = action_dim
    self.model = self.create_model()
    self.opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
    
  # Архитектура нейронной сети для дискретного случая  
  def create_model(self):
    return tf.keras.Sequential([
      Input((self.state_dim,)),
      Dense(32, activation='relu'),
      Dense(16, activation='relu'),
      Dense(self.action_dim, activation='softmax')
    ])

Код класса Actor

def compute_loss(self, old_policy, new_policy, actions, gaes):
  gaes = tf.stop_gradient(gaes)
  old_log_p = tf.math.log(
    tf.reduce_sum(old_policy * actions))
  old_log_p = tf.stop_gradient(old_log_p)
  log_p = tf.math.log(tf.reduce_sum(
    new_policy * actions))
  
  # PPO использует соотношение между недавно обновленной политикой 
  # и старой политикой на этапе обновления.
  ratio = tf.math.exp(log_p - old_log_p)
  clipped_ratio = tf.clip_by_value(
    ratio, 1 - clip_ratio, 1 + clip_ratio)
  surrogate = -tf.minimum(ratio * gaes, clipped_ratio * gaes)
  return tf.reduce_mean(surrogate)

Код класса Actor

def train(self, old_policy, states, actions, gaes):
  actions = tf.one_hot(actions, self.action_dim)
  actions = tf.reshape(actions, [-1, self.action_dim])
  actions = tf.cast(actions, tf.float64)

  with tf.GradientTape() as tape:
    logits = self.model(states, training=True)
    loss = self.compute_loss(old_policy, logits, actions, gaes)
  grads = tape.gradient(loss, self.model.trainable_variables)
  self.opt.apply_gradients(zip(grads, 
           self.model.trainable_variables))
  return loss

def load(self, Model_name):
  self.model = load_model(Model_name + ".h5", compile=True)

def save(self, Model_name):
  self.model.save(Model_name + ".h5")

Код класса Critic

class Critic:
  def __init__(self, state_dim):
    self.state_dim = state_dim
    self.model = self.create_model()
    self.opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
    
  def create_model(self):
    return tf.keras.Sequential([
      Input((self.state_dim,)),
      Dense(32, activation='relu'),
      Dense(16, activation='relu'),
      Dense(16, activation='relu'),
      Dense(1, activation='linear')
    ])

Код класса Critic

def compute_loss(self, v_pred, td_targets):
  mse = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
  return mse(td_targets, v_pred)

def train(self, states, td_targets):
  with tf.GradientTape() as tape:
    v_pred = self.model(states, training=True)
    loss = self.compute_loss(v_pred, tf.stop_gradient(td_targets))
  grads = tape.gradient(loss, self.model.trainable_variables)
  self.opt.apply_gradients(zip(grads, 
         self.model.trainable_variables))
  return loss

def load(self, Model_name):
  self.model = load_model(Model_name + ".h5", compile=True)

def save(self, Model_name):
  self.model.save(Model_name + ".h5")

Код класса Agent

class Agent:
  def __init__(self, env):
    self.env = env
    self.state_dim = self.env.observation_space.shape[0]
    self.action_dim = self.env.action_space.n
    self.actor = Actor(self.state_dim, self.action_dim)
    self.critic = Critic(self.state_dim)
    
  def gae_target(self, rewards, v_values, next_v_value, done):
    n_step_targets = np.zeros_like(rewards)
    gae = np.zeros_like(rewards)
    gae_cumulative = 0
    forward_val = 0
    
    if not done:
      forward_val = next_v_value

Код класса Agent

for k in reversed(range(0, len(rewards))):
    delta = rewards[k] + gamma * forward_val - v_values[k]
    gae_cumulative = gamma * lambda * 
       gae_cumulative + delta
    gae[k] = gae_cumulative
    forward_val = v_values[k]
    n_step_targets[k] = gae[k] + v_values[k]
  return gae, n_step_targets

def list_to_batch(self, list):
  batch = list[0]
  for elem in list[1:]:
    batch = np.append(batch, elem, axis=0)
  return batch

Код класса Agent

def train(self, max_episodes=100):
  if os.path.exists("Models/Name_PPO_Actor.h5") and os.path.exists("Models/Name_PPO_Critic.h5"):
    self.actor.load("Models/Name_PPO_Actor")
    self.critic.load("Models/Name_PPO_Critic")
    print("Модели загружены")
    
  for ep in range(max_episodes):
    state_batch = []
    action_batch = []
    reward_batch = []
    old_policy_batch = []

    episode_reward, done = 0, False

    state = self.env.reset()
    
     while not done:
        probs = self.actor.model.predict(
          np.reshape(state, [1, self.state_dim]))
        action = np.random.choice(self.action_dim, p=probs[0])

Код класса Agent

next_state, reward, done, _ = self.env.step(action)

state = np.reshape(state, [1, self.state_dim])
action = np.reshape(action, [1, 1])
next_state = np.reshape(next_state, [1, self.state_dim])
reward = np.reshape(reward, [1, 1])

state_batch.append(state)
action_batch.append(action)
reward_batch.append(reward * 0.01)
old_policy_batch.append(probs)

if len(state_batch) >= 5 or done:
  states = self.list_to_batch(state_batch)
  actions = self.list_to_batch(action_batch)
  rewards = self.list_to_batch(reward_batch)
  old_policys = self.list_to_batch(old_policy_batch)

Код класса Agent

  v_values = self.critic.model.predict(states)
  next_v_value = self.critic.model.predict(next_state)

  gaes, td_targets = self.gae_target(
    rewards, v_values, next_v_value, done)

  for epoch in range(3):
    actor_loss = self.actor.train(
      old_policys, states, actions, gaes)
    critic_loss = self.critic.train(states, td_targets)
    
  state_batch = []
  action_batch = []
  reward_batch = []
  old_policy_batch = []

Код класса Agent

   episode_reward += reward[0][0]
   state = next_state[0]
  
 print('Эпизод {}; награда за эпизод = {}'.format(ep, episode_reward))

 if ep % 5 == 0:
  self.actor.save("Models/Name_PPO_Actor")
  self.critic.save("Models/Name_PPO_Critic")

    
env_name = 'Pong-v0'
env = gym.make(env_name)
env = gym.wrappers.Monitor(env,"recording",force=True)
agent = Agent(env)
agent.train()

Результат

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

# gamma - коэффициент дисконтирования
# lambda_1 - параметр сглаживания 
gamma = 0.95
lambda_1 = 0.99 
clip_ratio = 0.1

#Веса модели будут сохраняться в папку Models.
Save_Path = 'Models'
if not os.path.exists(Save_Path): 
  os.makedirs(Save_Path)
path = '{}_PPO'.format("Name")
Model_name = os.path.join(Save_Path, path)

class Actor:
  def __init__(self, state_dim, action_dim, action_bound, std_bound):
    self.state_dim = state_dim
    self.action_dim = action_dim
    
    # Ограничения на значения действий и 
    # среднеквадратическое отклонение
    self.action_bound = action_bound
    self.std_bound = std_bound
    
    self.model = self.create_model()
    self.opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

# Смотрите задачу №2
def get_action(self, state):
  state = np.reshape(state, [1, self.state_dim])
  mu, std = self.model.predict(state)
  action = np.random.normal(mu[0], std[0], size=self.action_dim)
  
  '''
  action = 
  log_policy = 
  '''
  
  return log_policy, action

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

def log_pdf(self, mu, std, action):
  td = tf.clip_by_value(std, self.std_bound[0], self.std_bound[1])
  log_policy_pdf = -0.5 * (action - mu) ** 2 / 
    (std ** 2) - 0.5 * tf.math.log((std ** 2) * 2 * np.pi)
  return tf.reduce_sum(log_policy_pdf, 1, keepdims=True)

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

# Смотрите задачу №3
def compute_loss(self, log_old_policy, log_new_policy, actions, gaes):
  
  #ratio = 
  gaes = tf.stop_gradient(gaes)
  
  '''
  clipped_ratio = 
  surrogate = 
  '''
  return tf.reduce_mean(surrogate)

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

# Смотрите задачу №4
def train(self, log_old_policy, states, actions, gaes):
  with tf.GradientTape() as tape:
    
    '''
    mu, std =
    log_new_policy =
    loss =
    '''
  grads = tape.gradient(loss, self.model.trainable_variables)
  self.opt.apply_gradients(zip(grads, 
       self.model.trainable_variables))
  return loss

def load(self, Model_name):
  self.model = load_model(Model_name + ".h5", compile=True)

def save(self, Model_name):
  self.model.save(Model_name + ".h5")

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

class Agent:
  def __init__(self, env):
    self.env = env
    self.state_dim = self.env.observation_space.shape[0]
    self.action_dim = self.env.action_space.shape[0]
    self.action_bound = self.env.action_space.high[0]
    self.std_bound = [1e-2, 1.0]

    self.actor_opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0005)
    self.critic_opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
    self.actor = Actor(self.state_dim, self.action_dim,
                       self.action_bound, self.std_bound)
    self.critic = Critic(self.state_dim)

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

class Agent:
  '''
  '''
  def train(self, max_episodes=100):
    '''
    '''
  
  while not done:
    log_old_policy, action = self.actor.get_action(state)
    next_state, reward, done, _ = self.env.step(action)
    state = np.reshape(state, [1, self.state_dim])
    action = np.reshape(action, [1, 1])
    next_state = np.reshape(next_state, [1, self.state_dim])
    reward = np.reshape(reward, [1, 1])
    log_old_policy = np.reshape(log_old_policy, [1, 1])

Непрерывная среда

#Изменения в программе для непрерывной среды

    '''
    '''
  
env_name = 'HalfCheetahBulletEnv-v0'
env = gym.make(env_name)
env = gym.wrappers.Monitor(env,"recording",force=True)
agent = Agent(env)

Результат

Спасибо за понимание!

Лекция №15. Проксимальная оптимизация стратегии

By Protectornaldo

Made with Slides.com

Лекция №15. Проксимальная оптимизация стратегии

  • 121

More from Protectornaldo

  • (ШИЛИ) Лекция №3. Настройка окружения
    Protectornaldo
    80
  • (ШИЛИ) Лекция №1. Введение в глубокое обучение (ШИЛИ)
    Protectornaldo
    136