【RL从入门到放弃】【二十一常见模型分析】

在RL里面重要且比较容易被忽视的一环是ENv，为什么重要，因为env是对实际情况的理解，尤其是输入特征和reward的定义直接影响最终的结果。而网上的很多关于RL的知识点，都主要在涉及agent上，所以对这个基础的东西是忽略掉了的。

迷宫游戏

游戏规则：探索者从红色的初始位置以最少的step到达天堂

Env提供的数据

Initial：在红色位置为初始化位置

States: 当前位置【observation可以看成是state的函数】

Obrvations：[x, y]  x,y属于[0~1]，例如[0.25, 0.25]代表第一个红色的方格位置

Actions：[left, up, down, right]，

Done: 到达黄色或者黑色位置表示结束

Reward：到达黄色位置表示天堂，到达黑色位置表示地狱。

state是最原始的环境内部的表示，observation则是state的函数。好比我们所看见的东西并不一定就是它们在世界中的真实状态，而是经过我们的大脑加工过的信息

判断游戏是否达到比较好的效果：

1. loss值

关于这点，网上找到的说法如下：

“可以看出曲线并不是平滑下降的, 这是因为 DQN 中的 input 数据是一步步改变的, 而且会根据学习情况, 获取到不同的数据. 所以这并不像一般的监督学习, DQN 的 cost 曲线就有所不同了”

1. 根据规则来定义

显然下面这个更加能够判定我们最终基本上找到了次优解，这里如果最后掉进了地狱，我就认为走的step为负数。

我们再来看看动作的价值：

逐渐升高，也就是说每个action的价值在逐步的提升。

迷宫游戏和棋盘游戏差不多，仿真环境都很好搭建，规则奖励等也很好定义。忽然觉得deep mind选择棋类游戏来证明机器人的智能真的好明智。

倒立摆

规则：钟摆以随机位置开始，向上摆动使其直立。

Initial：初始化随意位置

States：角度和角速度

Observation：

Actions:电机的力矩

介于电机最大和最小力矩之间的数据，一般会归一化处理为【-2， 2】

Done：normal状态下，直立起来我们视为finish，但如果我们设计不好，一直立不起来，岂不是要等到地老天荒。所以一般在达到一定的step_counts时就结束[30000]。

Reward :

Reward = -costs

angle_normalize(th)**2：与目标角度差的惩罚项

.1*thdot**2：角速度的惩罚项

.001*(u**2)：输入力矩的惩罚

这里有一个有趣的现象是给出了在choose_actions时候的q值

" Natural DQN 学得差不多后, 在立起来时, 大部分时间都是 估计的 Q值 要大于0, 这时就出现了 overestimate, 而 Double DQN 的 Q值 就消除了一些 overestimate, 将估计值保持在 0 左右."

在一个episode里面可以看到loss值下降是很明显的。

从reward的角度来看：

这次我们看看累积奖励 reward, 杆子立起来的时候奖励 = 0, 其他时候都是负值, 所以当累积奖励没有在降低时, 说明杆子已经被成功立了很久了.

不用看累积的奖励，直接看即时reaward不就可以了吗！但这个我试过去看他的即时reaward很不好看

所以后面可以借鉴一下他的累积奖励的方式。

然后是AC和RNN实现的查看的正则化之后的reward的值

或者这样：

连续动作的小车上山

规则：小车由中间开始位置开始，跑上右边的山顶旗子标志的位置

Initial：位于-0.6和-0.4之间，无速度

State&observation:这里二者是一致的

Action：

我看的传统的V0的模型，里面action的值是0，1，2。不知道哪个是往左边走，哪个是往右边走。

if done: reward = 10，在结束的时候给了一个10的reward

Done：目标位于汽车右侧的山顶上。 如果汽车到达或超出，则剧集终止

Reward：

奖励为到达右侧山丘目标的100，减去从开始到目标的动作平方总和。这个奖励函数提出了一个探索挑战，因为如果代理人没有尽快到达目标，它将会发现最好不要移动，并且不再找到目标。
请注意，对于大多数已发表的作品而言，这种奖励是不寻常的，其目标是尽可能快地达到目标，因此有利于爆炸战略

我看的传统的V0的模型，里面reward一直是-1

下面是用  MountainCar-v0 模型得到的结果，可以看到后面步数是逐渐减少的。

从累积的效果上来看，单看每一个episode效果还是不好。

再看看他的loss值的曲线，但是为什么最后会有一个突起呢？

DQN修改reward的值之后的实验结果如下：

在策略梯度里面的另一种角度如下：

“

这张图在说: “请重视我这回合最后的一系列动作, 因为这一系列动作让我爬上了山. 而且请惩罚我开始的一系列动作, 因为这些动作没能让我爬上山”.

也是通过这些 vt 来诱导梯度下降的方向.

”

策略梯度里面的loss值的变化情况：

车摆游戏

规则：游戏里面有一个小车，上有竖着一根杆子。小车需要左右移动来保持杆子竖直。如果杆子倾斜的角度大于15°，那么游戏结束。小车也不能移动出一个范围（中间到两边各2.4个单位长度）

Initial：所有的观测值都被指定为±0.05之间的随机值

Observation：位置、小车的速度、角度、角度变化率

Action：

Done: 到达200个reward之后，游戏也会结束；角度超过15度；超出移动范围则结束

Reward: 左移或者右移小车的action之后，env都会返回一个+1的reward

x, x_dot, theta, theta_dot = observation_

r1 = (env.x_threshold - abs(x))/env.x_threshold - 0.8

r2 = (env.theta_threshold_radians - abs(theta))/env.theta_threshold_radians - 0.5

reward = r1 + r2

下面是DQN的学习结果

在策略梯度算法中我们看到了一个新的角度，就是正则化的累积回报，此时不对reaward进行处理

可以看出, 左边一段的 vt 有较高的值, 右边较低, 这就是 vt 在说:

“请重视我这回合开始时的一系列动作, 因为前面一段时间杆子还没有掉下来. 而且请惩罚我之后的一系列动作, 因为后面的动作让杆子掉下来了” 或者是

“我每次都想让这个动作在下一次增加被做的可能性 (grad(log(Policy))), 但是增加可能性的这种做法是好还是坏呢? 这就要由 vt 告诉我了, 所以后段时间的 增加可能性 做法并没有被提倡, 而前段时间的 增加可能性 做法是被提倡的.”

这样 vt 就能在这里 loss = tf.reduce_mean(log_prob * self.tf_vt) 诱导 gradient descent 朝着正确的方向发展了.

最后

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