每个游戏玩家都有一个梦，希望自己在虚拟世界中成为万众瞩目、无所不能的英雄。然后…然后…闹钟响了梦醒了，又到了挤地铁上班的时间。
不过，在这个项目中，我将带大家暂时忘却现实的烦恼，用飞桨深度强化学习框架PARL来实现这个“英雄梦”！先放效果图：
知识回顾
大家是不是迫不及待了呢？且慢，要实现《明日方舟》游戏的深度强化学习，还是先让我带大家回顾一下深度强化学习算法历史。DQN是深度强化学习算法开山之作，在经典街机游戏上取得了非常好的效果。它使用了ReplyMemory来存储和回放经验，这是Off-policy类型算法的常用技巧。但是，DQN在应对手机游戏时，能力就不够看了。于是我把目光投向了更为强大的算法--- A3C。
A3C算法与DQN不同，它设计了异步多线程的Actor-Critic，每个Agent在自己的线程中运行，然后全局共享学习到的网络参数。这样，每时每刻都能有大量的交互数据，并且这些多线程采集到的数据没有关联性（关联性问题：请参考DDQN算法原理）。因此，A3C算法通过“异步多线程+共享全局参数”达到了和ReplyMemory类似的效果。而且，它既有大量数据可以解决训练过程不稳定问题，同时又解决了参数关联性的问题。
在经典算法PG中，我们的Agent又被称为Actor，Actor对于一个特定的任务，都有自己的一个策略π。策略π通常用一个神经网络表示，其参数为θ。从一个特定的状态State出发，一直到任务的结束，被称为一个完整的Episode。在每一步，我们都能获得一个奖励r，一个完整的任务所获得的最终奖励被称为R。
如果我们用Q函数来预估未来的累积奖励，同时创建一个Critic网络来计算Q函数值，那么我们就得到了Actor-Critic方法。
Q函数在A3C里的主要作用是增加一个基线，使得反馈有正有负，这里的基线通常用状态价值函数V来表示。但是，当我们应用这样的方法，则需要同时计算Q函数和V函数，这并不容易。Q函数可以用“Step t+1的V函数”加上“从Step t到Step t+1的r”来代替。这样，我们就可以得到用V来表示的Q值计算，我们一般称为Advantage（优势函数），此时的Critic网络变为计算优势函数A的网络。
A3C是Asynchronous Advantage Actor-Critic的缩写，中文翻译为异步的优势动作评价算法。其中，Advantage就是指优势函数A。因此，从名字这里我们可以解读出来A3C实质就是求解πθ网络和Aπ(s, a)网络。
在A3C算法论文中，论文作者对比了四种算法——异步Sarsa、异步Q-Learning、DQN和A3C。论文发表后，各路算法大神验证一个问题——是异步更新让算法表现优于其他算法？。结果非常有趣：多线程是A3C算法快的原因，但是”异步更新“反而是它的缺点。于是，科学家提出同步更新算法A2C（Advantage Actor-Critic），让它可以更有效利用CPU资源。
PS：算法大神照样被打脸，啪啪啪！
在下面部分，我会先对PARL库内置的A2C算法进行简单解读，这样大家在看项目实践部分时，就能少阅读一些代码。
Learner
这个类有意思的地方是，PARL库用了A3C的名字。原因是A2C和A3C是同源算法。它们实现上的主要区别是step函数（后面会讲到）。
create_actors
这段代码有意思的地方是，它把自己连接到了XPARL集群，然后去执行run_remote_sample。阅读过DQN源码的同学应该很好理解，它的意思就是在独立进程运行“取样”。
step函数
step函数是A2C算法中最重要、独特的函数，作用是同步等待更新操作。因为A2C算法会同步等待所有Agent（Actor)完成一轮训练后，把π网络的参数θ同步上来，更新全局的π网络参数。
Actor函数
注解@parl.remote_class表明Actor类是在独立的本机进程中执行（因为A2C是利用本机多CPU）。通过两行命令部署了PARL分布式集群，Actor实际是在远程server中运行了。
注意，Actor的init方法中保存了env数组，用同样的参数实例化了模型，用同样的模型实例化了算法并作为参数传入到了Agent中。
大家还要关注的点是，每个Actor对应一个Agent。
sample函数
Actor中的sample函数会调用Agent的sample函数和Agent的value函数来分别更新本地的π网络和v网络，最终返回sample_data给中心节点。
sample_data的数据结构：
其中，优势函数的的计算如下：
VectorEnv函数
这个类是PARL对env环境的封装。我们的模拟真机环境，也采用了同样的定义，主要是为了同时跑多个环境，增加并行计算的效率，如下所示：
模拟器的源数据是由此类中的step方法批量返回。
实战编程
1.游戏模拟器编写&训练
新建《明日方舟》模拟器项目：
ArKnight_A2C_Simulator
因为《明日方舟》是手机网络游戏，数据生产速度实在太慢了！！！为了提高训练速度，需要自己开发模拟器。用模拟器后速度可提升50-100倍。
修改Learner的初始化方法：
定义新的env.py：
修改Actor：
定义训练用的模拟环境：
在模拟器中经过大约10万个steps，模型的loss就收敛了。
2.编写状态推理引擎
新建项目ARKNIGHT_CLASSIFY，使用残差神经网络对《明日方舟》中的主要游戏界面做了预定义。利用这个引擎，在真机部署的时候可以推断出当前游戏的state，用于计算reward和game over这两个重要参数。
3.评估强化学习模型
在深度强化学习中，效果评估非常重要，因为我们要知道算法从数据中学到了什么？我们在第一步中得到了模型，在第二步中得到了真机环境下的reward和game over函数。那么我们就要在真机环境中去测试。
可以看到，我只用了2步，算法就成功达到了设定的终止状态[965]。新建部署项目ArKnight_A2C，把模型导入，效果如下：
4.模型和状态推理引擎部署到真机
定义真机环境：
这里的游戏状态推断引擎，就是ARKNIGHT_CLASSIFY项目输出的推理模型。有了状态的推理值，代码中的reward和game over就可以和真机环境匹配上。同时，用AdbUtil类来执行真实动作，就可以操作真机执行算法动作。
在这个文章中，我给大家展示了如何构建明日方舟的交互环境，以及如何通过PARL快速调用A3C算法实现并行训练，整体实现起来简单易懂。
看到这儿，大家是不是迫不及待地想要自己动手尝试！
“英雄们”，快用飞桨去实现你们的美梦吧，yyds（永远滴神）！
欲知详情，请戳PARL开源链接：
https://github.com/PaddlePaddle/PARL
如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。
·飞桨官网地址·
https://www.paddlepaddle.org.cn/
·飞桨开源框架项目地址·
GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
Gitee: https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle
·飞桨深度强化学习框架项目地址·
https://github.com/PaddlePaddle/PARL