Reinforcement Learning SARSA算法实现以及grid world模拟

grid world

OpenAI Gym的Environment大部分是连续空间而不是离散空间的的Environment类，使用gridworld.py就可以模拟Environment的类【1】，【2】。使用这个类可以进行自定义格子的大小，水平和垂直格子数目。每个格子的奖励，初始状态。

gridworld.py的初始化函数：

def __init__(self, n_width:int=10,
                   n_height:int = 7,
                   u_size = 40,
                   default_reward:float = 0,
                   default_type = 0)

在【3】里面对以下进行了实现：

env = LargeGridWorld()   # 10*10的大格子
env = SimpleGridWorld()  # 10*7简单无风格子
env = WindyGridWorld()   # 10*7有风格子
env = RandomWalk()       # 随机行走
env = CliffWalk()        # 悬崖行走
env = SkullAndTreasure() # 骷髅和钱袋子示例

可以将这个环境导入OpenAI Gym里面：

from gridworld import GridWorldEnv
env = GridWorldEnv(n_width=12,          # 水平方向格子数量
                   n_height = 4,        # 垂直方向格子数量
                   u_size = 60,         # 可以根据喜好调整大小
                   default_reward = -1, # 默认格子的即时奖励值
                   default_type = 0)    # 默认的格子都是可以进入的
from gym import spaces                  # 导入spaces
env.action_space = spaces.Discrete(4)   # 设置行为空间支持的行为数量

设置起始和终止状态：

env.start = (0,0)
env.ends = [(11,0)]

对于特殊位置的reward进行改进：

for i in range(10):
    env.rewards.append((i+1,0,-100))
    env.ends.append((i+1,0))

设置部分格子不可以进入：

env.types = [(5,1,1),(5,2,1)]

最后进行更新：

env.refresh_setting()

然后查看：

env.render()
input("press any key to continue...")

运行代码看一下效果：

from gridworld import GridWorldEnv
from gym import spaces

env = GridWorldEnv(n_width=12,          # 水平方向格子数量
                   n_height = 4,        # 垂直方向格子数量
                   u_size = 60,         # 可以根据喜好调整大小
                   default_reward = -1, # 默认格子的即时奖励值
                   default_type = 0)    # 默认的格子都是可以进入的
env.action_space = spaces.Discrete(4)   # 设置行为空间数量
# 格子世界环境类默认使用0表示左，1：右，2：上，3:下，4,5,6,7为斜向行走
# 具体可参考_step内的定义
# 格子世界的观测空间不需要额外设置，会自动根据传输的格子数量计算得到
env.start = (0,0)
env.ends = [(11,0)]
for i in range(10):
    env.rewards.append((i+1,0,-100))
    env.ends.append((i+1,0))
env.types = [(5,1,1),(5,2,1)]
env.refresh_setting()
env.reset()
env.render()
input("press any key to continue...")

SARSA算法实现

SARSA算法是在TD中的一种，使用在control，获取最好的policy。

具体公式如下：

如果return reward加入 λ ，那么可以得到：

导入相关的包：

from random import random    # 随机策略时用到
from gym import Env
import gym
from gridworld import *      # 可以导入各种格子世界环境

自定义一个Agent类，用来进行policy learning，greedy learning。

class Agent():
    def __init__(self, env: Env):
        self.env = env      # 个体持有环境的引用
        self.Q = {}         # 个体维护一张行为价值表Q
        self.state = None   # 个体当前的观测，最好写成obs.

    def performPolicy(self, state): pass # 执行一个策略

    def act(self, a):       # 执行一个行为
        return self.env.step(a)

    def learning(self): pass   # 学习过程

策略greedy policy：

def performPolicy(self, s, episode_num, use_epsilon):
        epsilon = 1.00 / (episode_num+1)
        Q_s = self.Q[s]
        str_act = "unknown"
        rand_value = random()
        action = None
        if use_epsilon and rand_value < epsilon:  
            action = self.env.action_space.sample()
        else:
            str_act = max(Q_s, key=Q_s.get)
            action = int(str_act)
        return action

整个SARSA算法实现：

def learning(self, gamma, alpha, max_episode_num):
        # self.Position_t_name, self.reward_t1 = self.observe(env)
        total_time, time_in_episode, num_episode = 0, 0, 0
        while num_episode < max_episode_num: # 设置终止条件
            self.state = self.env.reset()    # 环境初始化
            s0 = self._get_state_name(self.state) # 获取个体对于观测的命名
            self.env.render()                # 显示UI界面
            a0 = self.performPolicy(s0, num_episode, use_epsilon = True)

            time_in_episode = 0
            is_done = False
            while not is_done:               # 针对一个Episode内部
                # a0 = self.performPolicy(s0, num_episode)
                s1, r1, is_done, info = self.act(a0) # 执行行为
                self.env.render()            # 更新UI界面
                s1 = self._get_state_name(s1)# 获取个体对于新状态的命名
                self._assert_state_in_Q(s1, randomized = True)
                # 获得A'
                a1 = self.performPolicy(s1, num_episode, use_epsilon=True)
                old_q = self._get_Q(s0, a0)  
                q_prime = self._get_Q(s1, a1)
                td_target = r1 + gamma * q_prime  
                #alpha = alpha / num_episode
                new_q = old_q + alpha * (td_target - old_q)
                self._set_Q(s0, a0, new_q)

                if num_episode == max_episode_num: # 终端显示最后Episode的信息
                    print("t:{0:>2}: s:{1}, a:{2:2}, s1:{3}".\
                        format(time_in_episode, s0, a0, s1))

                s0, a0 = s1, a1
                time_in_episode += 1

            print("Episode {0} takes {1} steps.".format(
                num_episode, time_in_episode)) # 显示每一个Episode花费了多少步
            total_time += time_in_episode
            num_episode += 1
        return

运行代码：

def main():
    env = SimpleGridWorld()
    agent = Agent(env)
    print("Learning...")  
    agent.learning(gamma=0.9, 
                   alpha=0.1, 
                   max_episode_num=800)

if __name__ == "__main__":
    main()

Ref Links：
【1】grid file：https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa11/projects/reinforcement/gridworld.py
【2】grid environment： https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa11/projects/reinforcement/docs/gridworld.html
【3】grid env： https://github.com/qqiang00/reinforce/blob/master/reinforce/gridworld.py