大家好，今天和各位分享一下深度强化学习中的近端策略优化算法（proximal policy optimization，PPO），并借助 OpenAI 的 gym 环境完成一个小案例，完整代码可以从我的 GitHub 中获得：
https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model
1. 算法原理
PPO 算法之所以被提出，根本原因在于 Policy Gradient 在处理连续动作空间时 Learning rate 取值抉择困难。Learning rate 取值过小，就会导致深度强化学习收敛性较差，陷入完不成训练的局面，取值过大则导致新旧策略迭代时数据不一致，造成学习波动较大或局部震荡。除此之外，Policy Gradient 因为在线学习的性质，进行迭代策略时原先的采样数据无法被重复利用，每次迭代都需要重新采样；
同样地置信域策略梯度算法（Trust Region Policy Optimization，TRPO）虽然利用重要性采样（Important-sampling）、共轭梯度法求解提升了样本效率、训练速率等，但在处理函数的二阶近似时会面临计算量过大，以及实现过程复杂、兼容性差等缺陷。
PPO 算法具备 Policy Gradient、TRPO 的部分优点，采样数据和使用随机梯度上升方法优化代替目标函数之间交替进行，虽然标准的策略梯度方法对每个数据样本执行一次梯度更新，但 PPO 提出新目标函数，可以实现小批量更新。
鉴于上述问题，该算法在迭代更新时，观察当前策略在 t 时刻智能体处于状态 s 所采取的行为概率，与之前策略所采取行为概率 ，计算概率的比值来控制新策略更新幅度，比值 记作：
若新旧策略差异明显且优势函数较大，则适当增加更新幅度；若 比值越接近 1，表明新旧策略差异越小。
优势函数代表，在状态 s 下，行为 a 相对于均值的偏差。在论文中，优势函数 使用 GAE（generalized advantage estimation）来计算：
PPO 算法可依据 Actor 网络的更新方式细化为含有自适应 KL-散度（KL Penalty）的 PPO-Penalty 和含有 Clippped Surrogate Objective 函数的 PPO-Clip。
（1）PPO-Penalty 基于KL 惩罚项优化目标函数，实验证明惩罚项系数 在迭代过程中并非固定值，需要动态调整惩罚权重，其目标函数 L 可以定义为：
惩罚项 的初始值的选择对算法几乎无影响，原因是它能在每次迭代时依据新旧策略的 KL 散度做适宜调整，首先设置 KL 散度阈值 ，再通过下面的表达式计算 ：
如果 时，证明散度较小，需要弱化惩罚力度， 调整为 ；
如果 时，证明散度较大，需要增强惩罚力度， 调整为 。
（2）PPO-Clip 直接对新旧策略比例进行一定程度的 Clip 操作，以约束变化幅度。其目标函数的计算方式如下：
其中， 代表截断超参数，一般设定值为 0.2； 表示截断函数，负责限制比例 在 区间之内，以保证收敛性；最终 借助 函数选取未截断与截断目标之间的更小值，形成目标下限。 可以分为优势函数 A 为正数和负数两种情况，其变化趋势如下图所示：
如果优势函数为正数，需要增大新旧策略比值 ，然而当 时，将不提供额外的激励；如果优势函数是负数，需要减少新旧策略比值 ，但在
时，不提供额外的激励，这使得新旧策略的差异被限制在合理范围内。PPO 本质上基于 Actor-Critic 框架，算法流程如下：
PPO 算法主要由 Actor 和 Critic 两部分构成，Critic 部分更新方式与其他Actor-Critic 类型相似，通常采用计算 TD error（时序差分误差）形式。对于 Actor 的更新方式，PPO 可在KLPENL 、CLIPL 之间选择对于当前实验环境稳定性适用性更强的目标函数，经过 OpenAI 研究团队实验论证，PPO- Clip 比 PPO- Penalty有更好的数据效率和可行性。
2. 代码实现
下面我就采用 Clip 形式的 PPO。模型构建代码如下。下面的模型适用于 action 是离散的情况，连续情况的代码可以从我的 GitHub 中获取。
# 代码用于离散环境的模型
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
# ----------------------------------- #
# 构建策略网络--actor
# ----------------------------------- #
class PolicyNet(nn.Module):
def __init__(self, n_states, n_hiddens, n_actions):
super(PolicyNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(n_states, n_hiddens)
self.fc2 = nn.Linear(n_hiddens, n_actions)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x) # [b,n_states]-->[b,n_hiddens]
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x) # [b, n_actions]
x = F.softmax(x, dim=1) # [b, n_actions] 计算每个动作的概率
return x
# ----------------------------------- #
# 构建价值网络--critic
# ----------------------------------- #
class ValueNet(nn.Module):
def __init__(self, n_states, n_hiddens):
super(ValueNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(n_states, n_hiddens)
self.fc2 = nn.Linear(n_hiddens, 1)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x) # [b,n_states]-->[b,n_hiddens]
x = F.relu(x)
x = self.fc2(x) # [b,n_hiddens]-->[b,1] 评价当前的状态价值state_value
return x
# ----------------------------------- #
# 构建模型
# ----------------------------------- #
class PPO:
def __init__(self, n_states, n_hiddens, n_actions,
actor_lr, critic_lr, lmbda, epochs, eps, gamma, device):
# 实例化策略网络
self.actor = PolicyNet(n_states, n_hiddens, n_actions).to(device)
# 实例化价值网络
self.critic = ValueNet(n_states, n_hiddens).to(device)
# 策略网络的优化器
self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr)
# 价值网络的优化器
self.critic_optimizer = torch.optim.Adam(self.critic.parameters(), lr = critic_lr)
self.gamma = gamma # 折扣因子
self.lmbda = lmbda # GAE优势函数的缩放系数
self.epochs = epochs # 一条序列的数据用来训练轮数
self.eps = eps # PPO中截断范围的参数
self.device = device
# 动作选择
def take_action(self, state):
# 维度变换 [n_state]-->tensor[1,n_states]
state = torch.tensor(state[np.newaxis, :]).to(self.device)
# 当前状态下，每个动作的概率分布 [1,n_states]
probs = self.actor(state)
# 创建以probs为标准的概率分布
action_list = torch.distributions.Categorical(probs)
# 依据其概率随机挑选一个动作
action = action_list.sample().item()
return action
# 训练
def learn(self, transition_dict):
# 提取数据集
states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device)
actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).to(self.device).view(-1,1)
rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).to(self.device).view(-1,1)
next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device)
dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).to(self.device).view(-1,1)
# 目标，下一个状态的state_value [b,1]
next_q_target = self.critic(next_states)
# 目标，当前状态的state_value [b,1]
td_target = rewards + self.gamma * next_q_target * (1-dones)
# 预测，当前状态的state_value [b,1]
td_value = self.critic(states)
# 目标值和预测值state_value之差 [b,1]
td_delta = td_target - td_value
# 时序差分值 tensor-->numpy [b,1]
td_delta = td_delta.cpu().detach().numpy()
advantage = 0 # 优势函数初始化
advantage_list = []
# 计算优势函数
for delta in td_delta[::-1]: # 逆序时序差分值 axis=1轴上倒着取 [], [], []
# 优势函数GAE的公式
advantage = self.gamma * self.lmbda * advantage + delta
advantage_list.append(advantage)
# 正序
advantage_list.reverse()
# numpy --> tensor [b,1]
advantage = torch.tensor(advantage_list, dtype=torch.float).to(self.device)
# 策略网络给出每个动作的概率，根据action得到当前时刻下该动作的概率
old_log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1, actions)).detach()
# 一组数据训练 epochs 轮
for _ in range(self.epochs):
# 每一轮更新一次策略网络预测的状态
log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1, actions))
# 新旧策略之间的比例
ratio = torch.exp(log_probs - old_log_probs)
# 近端策略优化裁剪目标函数公式的左侧项
surr1 = ratio * advantage
# 公式的右侧项，ratio小于1-eps就输出1-eps，大于1+eps就输出1+eps
surr2 = torch.clamp(ratio, 1-self.eps, 1+self.eps) * advantage
# 策略网络的损失函数
actor_loss = torch.mean(-torch.min(surr1, surr2))
# 价值网络的损失函数，当前时刻的state_value - 下一时刻的state_value
critic_loss = torch.mean(F.mse_loss(self.critic(states), td_target.detach()))
# 梯度清0
self.actor_optimizer.zero_grad()
self.critic_optimizer.zero_grad()
# 反向传播
actor_loss.backward()
critic_loss.backward()
# 梯度更新
self.actor_optimizer.step()
self.critic_optimizer.step()3. 案例演示
基于 OpenAI 的 gym 环境完成一个推车游戏，一个离散的环境，目标是左右移动小车将黄色的杆子保持竖直。动作维度为2，属于离散值；状态维度为 4，分别是坐标、速度、角度、角速度。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import gym
import torch
from RL_brain import PPO
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() \
else torch.device('cpu')
# ----------------------------------------- #
# 参数设置
# ----------------------------------------- #
num_episodes = 100 # 总迭代次数
gamma = 0.9 # 折扣因子
actor_lr = 1e-3 # 策略网络的学习率
critic_lr = 1e-2 # 价值网络的学习率
n_hiddens = 16 # 隐含层神经元个数
env_name = 'CartPole-v1'
return_list = [] # 保存每个回合的return
# ----------------------------------------- #
# 环境加载
# ----------------------------------------- #
env = gym.make(env_name, render_mode="human")
n_states = env.observation_space.shape[0] # 状态数 4
n_actions = env.action_space.n # 动作数 2
# ----------------------------------------- #
# 模型构建
# ----------------------------------------- #
agent = PPO(n_states=n_states, # 状态数
n_hiddens=n_hiddens, # 隐含层数
n_actions=n_actions, # 动作数
actor_lr=actor_lr, # 策略网络学习率
critic_lr=critic_lr, # 价值网络学习率
lmbda = 0.95, # 优势函数的缩放因子
epochs = 10, # 一组序列训练的轮次
eps = 0.2, # PPO中截断范围的参数
gamma=gamma, # 折扣因子
device = device
)
# ----------------------------------------- #
# 训练--回合更新 on_policy
# ----------------------------------------- #
for i in range(num_episodes):
state = env.reset()[0] # 环境重置
done = False # 任务完成的标记
episode_return = 0 # 累计每回合的reward
# 构造数据集，保存每个回合的状态数据
transition_dict = {
'states': [],
'actions': [],
'next_states': [],
'rewards': [],
'dones': [],
}
while not done:
action = agent.take_action(state) # 动作选择
next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) # 环境更新
# 保存每个时刻的状态\动作\...
transition_dict['states'].append(state)
transition_dict['actions'].append(action)
transition_dict['next_states'].append(next_state)
transition_dict['rewards'].append(reward)
transition_dict['dones'].append(done)
# 更新状态
state = next_state
# 累计回合奖励
episode_return += reward
# 保存每个回合的return
return_list.append(episode_return)
# 模型训练
agent.learn(transition_dict)
# 打印回合信息
print(f'iter:{i}, return:{np.mean(return_list[-10:])}')
# -------------------------------------- #
# 绘图
# -------------------------------------- #
plt.plot(return_list)
plt.title('return')
plt.show()训练100回合，绘制每回合的 return文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-400876.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400876.html
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