强化学习笔记+代码（三）：Q-learning算法原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程
本系列主要分几个部分进行介绍

1. 强化学习背景介绍
2. SARSA算法原理和Agent实现
3. Q-learning算法原理和Agent实现
4. DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)
5. Double-DQN、Dueling DQN算法原理和Agent实现(tensorflow)
6. Policy Gradients算法原理和Agent实现(tensorflow)
7. Actor-Critic、A2C、A3C算法原理和Agent实现(tensorflow)

一、Q-learning算法原理

先回顾一下RL的一些知识和SARSA。
Q-learning是一种value_based的方法。Q-learning与SARSA算法形式十分相近，但 Q-learning再执行动作a到达状态s’后，无需再执行动作a_来得到$Q_{\ast }(s,a)=r+\gamma Q(s^{\prime },a^{\prime })$
而直接从s’观察状态所执行的动作得到的最大值，$Q_{\ast }(s,a)=r+\gamma max[Q(s^{\prime },\_)]$。可见， Q-learning并未真实实行动作a’，而是通过观察来获得s’状态下的动作的最大价值。因此属于off-policy的方法。
Q-learning具体算法流程如下：

红色框中是观察到的$max[Q(s^{\prime },a^{\prime })$，从黄色框中可以看到状态变为s’带如下次循环中后，并未指定执行动作a’，因此属于off-policy。

二、Q-learning Agent代码

此处直接参考莫烦python的强化学习教程进行代码编写，在基础上说明每一行代码的用途
对于环境environment的编写，仍沿用上一节中的环境environment
下面是对agent的编写和注释

from maze_env import Maze
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

#RL的父类定义
class RL(object):
   #初始化
   #actions为可选动作， learning_rate为学习率，reward_decay为传递奖励是的递减系数gamma，1-e_greed为随机选择其他动作的概率
   def __init__(self, actions, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.9):
       self.actions = actions
       self.lr = learning_rate
       self.gamma = reward_decay
       self.epsilon = e_greedy
       #初始化qtable，行为observation的state， 列为当前状态可以选择的action（对于所有列，可以选择的action一样）
       self.q_table = pd.DataFrame(columns = self.actions, dtype=np.float64)
   
   def choose_action(self, observation):
       self.check_state_exist(observation)  #检查当前状态是否存在，不存在就添加这个状态
       
       if np.random.uniform() < self.epsilon:
           state_action = self.q_table.loc[observation, :]  #找到当前状态可以选择的动作
           #由于初始化或更新后一个状态下的动作值可能是相同的，为了避免每次都选择相同动作，用random.choice在值最大的action中损及选择一个
           action = np.random.choice(state_action[state_action==np.max(state_action)].index)
       
       else:
           action = np.random.choice(self.actions)   #0.1的几率随机选择动作
       return action
   
   def check_state_exist(self, state):
       if state not in self.q_table.index:
           #若找不到该obversation的转态，则添加该状态到新的qtable
           #新的state的动作的q初始值赋值为0，列名为dataframe的列名，index为state
           self.q_table = self.q_table.append(pd.Series([0]*len(self.actions), index=self.q_table.columns, name=state))
   
   #不同方式的学习方法不同，用可变参数，直接pass
   def learning(self, *args):
       pass

#QLearning继承RL
class QLearningTable(RL):
   #初始化
   #参数自己定义，含义继承父类RL
   #类方法choose_action、check_state_exist自动继承RL，参数不变
   def __init__(self, actions, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.9):
       super(QLearningTable, self).__init__(actions, learning_rate, reward_decay, e_greedy)
   #根绝当前观察状态s，选择动作a，选择动作后的奖励r，和执行动作后的状态s_，来更新qtable
   def learning(self, s, a,r, s_):
       self.check_state_exist(s_)   #检查动作后状态s_是否存在
       
       q_old = self.q_table.loc[s, a]  #旧的q[s,a]值
       
       if s_!='terminal':
           #下个状态下最大的值
           max_s_ = self.q_table.loc[s_, :].max()
           q_new = r+self.gamma*max_s_   #计算新的值
       else:
           q_new = r
       
       self.q_table.loc[s,a] = q_old - self.lr*(q_new - q_old)    #根据更新公式更新，类似于梯度下降

def update():
   for episode in range(100):
       # 初始化 state 的观测值
       observation = env.reset()   #每轮训练都要初始化观测值，即回到原点状态
       
       while True:
           env.render()
           
           # RL 大脑根据 state 的观测值挑选 action
           action = RL.choose_action(str(observation))   #qlearning采用greeed方法，选择q值最大的action
           
           # 探索者在环境中实施这个 action, 并得到环境返回的下一个 state 观测值, reward 和 done (是否是掉下地狱或者升上天堂)
           #是根据当前选择动作，观察到的采取动作后的状态和奖励
           observation_,reward,done = env.step(action)   
           
           # RL 从这个序列 (state, action, reward, state_) 中学习
            #根绝旧observation的q值，和采取动作，以及奖励和采取动作后的observation_的最大q值进行更新
           RL.learning(str(observation), action, reward, str(observation_))
           
           # 将下一个 state 的值传到下一次循环
           observation = observation_
            
           if done:
               break
            
   # 结束游戏并关闭窗口
   print('game over')
   env.destroy()
           
if __name__ == "__main__":
   # 定义环境 env 和 RL 方式
   env = Maze()
   RL = QLearningTable(actions=list(range(env.n_actions))) 
   # 开始可视化环境 env
   env.after(100, update)
   env.mainloop()

最后

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