强化学习 DQN算法

（以下内容取自莫凡大神的教程：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-1-A-DQN/）

1，什么是DQN：

一种融合了神经网络和 Q learning 的方法。

2，为什么提出DQN：

传统的表格形式的强化学习有这样一个瓶颈，用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 每个行为 action 所拥有的 Q 值. 而当今问题是在太复杂, 状态可以多到比天上的星星还多(比如下围棋). 如果全用表格来存储它们, 恐怕我们的计算机有再大的内存都不够, 而且每次在这么大的表格中搜索对应的状态也是一件很耗时的事. 

3，DQN的输入形式：

         可以将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到动作的 Q 值, 这样我们就没必要在表格中记录 Q 值, 而是直接使用神经网络生成 Q 值.

        也能只输入状态值, 输出所有的动作值, 然后按照 Q learning 的原则, 直接选择拥有最大值的动作当做下一步要做的动作.

4，神经网络的更新方式：

基于第二种神经网络来分析, 我们知道, 神经网络是要被训练才能预测出准确的值. 那在强化学习中, 神经网络是如何被训练的呢? 首先, 我们需要 a1, a2 正确的Q值, 这个 Q 值我们就用之前在 Q learning 中的 Q 现实来代替. 同样我们还需要一个 Q 估计 来实现神经网络的更新. 所以神经网络的的参数就是老的 NN 参数 加学习率 alpha 乘以 Q 现实 和 Q 估计 的差距.也就是下图这样：

我们通过 NN 预测出Q(s2, a1) 和 Q(s2,a2) 的值, 这就是 Q 估计. 然后我们选取 Q 估计中最大值的动作来换取环境中的奖励 reward. 而 Q 现实中也包含从神经网络分析出来的两个 Q 估计值, 不过这个 Q 估计是针对于下一步在 s’ 的估计. 最后再通过刚刚所说的算法更新神经网络中的参数。

5，DQN两大利器

Experience replay：DQN 有一个记忆库用于学习之前的经历，Q learning 是一种 off-policy 离线学习法, 它能学习当前经历着的, 也能学习过去经历过的, 甚至是学习别人的经历. 所以每次 DQN 更新的时候, 我们都可以随机抽取一些之前的经历进行学习. 随机抽取这种做法打乱了经历之间的相关性, 也使得神经网络更新更有效率.。

Fixed Q-targets：是一种打乱相关性的机理, 如果使用 fixed Q-targets, 我们就会在 DQN 中使用到两个结构相同但参数不同的神经网络, 预测 Q 估计 的神经网络具备最新的参数, 而预测 Q 现实 的神经网络使用的参数则是很久以前的。

6，DQN算法：

7，DQN实现走迷宫的小例子

下面的代码，是DQN用于环境交互重要的的部分：

def run_maze():
    step = 0    # 用来控制什么时候学习
    for episode in range(300):
        # 初始化环境
        observation = env.reset()

        while True:
            # 刷新环境
            env.render()

            # DQN 根据观测值选择行为
            action = RL.choose_action(observation)

            # 环境根据行为给出下一个 state, reward, 是否终止
            observation_, reward, done = env.step(action)

            # DQN 存储记忆
            RL.store_transition(observation, action, reward, observation_)

            # 控制学习起始时间和频率 (先累积一些记忆再开始学习)
            if (step > 200) and (step % 5 == 0):
                RL.learn()

            # 将下一个 state_ 变为 下次循环的 state
            observation = observation_

            # 如果终止, 就跳出循环
            if done:
                break
            step += 1   # 总步数

    # end of game
    print('game over')
    env.destroy()


if __name__ == "__main__":
    env = Maze()
    RL = DeepQNetwork(env.n_actions, env.n_features,
                      learning_rate=0.01,
                      reward_decay=0.9,
                      e_greedy=0.9,
                      replace_target_iter=200,  # 每 200 步替换一次 target_net 的参数
                      memory_size=2000, # 记忆上限
                      # output_graph=True   # 是否输出 tensorboard 文件
                      )
    env.after(100, run_maze)
    env.mainloop()
    RL.plot_cost()  # 观看神经网络的误差曲线

为了使用 Tensorflow 来实现 DQN, 比较推荐的方式是搭建两个神经网络, target_net 用于预测 q_target 值, 他不会及时更新参数. eval_net 用于预测 q_eval, 这个神经网络拥有最新的神经网络参数. 不过这两个神经网络结构是完全一样的, 只是里面的参数不一样

两个神经网络是为了固定住一个神经网络 (target_net) 的参数, target_net 是 eval_net 的一个历史版本, 拥有 eval_net 很久之前的一组参数, 而且这组参数被固定一段时间, 然后再被 eval_net 的新参数所替换. 而 eval_net 是不断在被提升的, 所以是一个可以被训练的网络 trainable=True. 而 target_net 的 trainable=False.

class DeepQNetwork:
    def _build_net(self):
        # -------------- 创建 eval 神经网络, 及时提升参数 --------------
        self.s = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s')  # 用来接收 observation
        self.q_target = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_actions], name='Q_target') # 用来接收 q_target 的值, 这个之后会通过计算得到
        with tf.variable_scope('eval_net'):
            # c_names(collections_names) 是在更新 target_net 参数时会用到
            c_names, n_l1, w_initializer, b_initializer = \
                ['eval_net_params', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES], 10, \
                tf.random_normal_initializer(0., 0.3), tf.constant_initializer(0.1)  # config of layers

            # eval_net 的第一层. collections 是在更新 target_net 参数时会用到
            with tf.variable_scope('l1'):
                w1 = tf.get_variable('w1', [self.n_features, n_l1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.s, w1) + b1)

            # eval_net 的第二层. collections 是在更新 target_net 参数时会用到
            with tf.variable_scope('l2'):
                w2 = tf.get_variable('w2', [n_l1, self.n_actions], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b2 = tf.get_variable('b2', [1, self.n_actions], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                self.q_eval = tf.matmul(l1, w2) + b2

        with tf.variable_scope('loss'): # 求误差
            self.loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(self.q_target, self.q_eval))
        with tf.variable_scope('train'):    # 梯度下降
            self._train_op = tf.train.RMSPropOptimizer(self.lr).minimize(self.loss)

        # ---------------- 创建 target 神经网络, 提供 target Q ---------------------
        self.s_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features], name='s_')    # 接收下个 observation
        with tf.variable_scope('target_net'):
            # c_names(collections_names) 是在更新 target_net 参数时会用到
            c_names = ['target_net_params', tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]

            # target_net 的第一层. collections 是在更新 target_net 参数时会用到
            with tf.variable_scope('l1'):
                w1 = tf.get_variable('w1', [self.n_features, n_l1], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b1 = tf.get_variable('b1', [1, n_l1], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.s_, w1) + b1)

            # target_net 的第二层. collections 是在更新 target_net 参数时会用到
            with tf.variable_scope('l2'):
                w2 = tf.get_variable('w2', [n_l1, self.n_actions], initializer=w_initializer, collections=c_names)
                b2 = tf.get_variable('b2', [1, self.n_actions], initializer=b_initializer, collections=c_names)
                self.q_next = tf.matmul(l1, w2) + b2

之后代码讲解和完整程序请参考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-3-DQN3/

本人对这份代码并没有完全搞明白，正在不断研究中。。。。。