7个流行的Python强化学习算法及代码实现详解

下面是关于“7个流行的Python强化学习算法及代码实现详解”的完整攻略。

1. 强化学习简介

强化学习是一种机器学习方法,它的目标是让智能体在与环境交互的过程中学习如何做出最优的决策。强化学习的核心是智能体、环境、状态、动作、奖励和策略。智能体通过观察环境的状态,选择最优的动作,并获得相应的奖励。智能体的目标是通过学习最优的策略,使得长期累积的奖励最大化。

2. Q-Learning算法

Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,它的目标是学习一个Q值函数,用于评估每个状态和动作的价值。算法的过程如下:

  1. 初始化Q值函数。
  2. 在每个时间步t,智能体观察当前状态st,选择一个动作at,并执行该动作。
  3. 智能体观察新的状态st+1和相应的奖励rt+1。
  4. 更新Q值函数:Q(st, at) = Q(st, at) + α(rt+1 + γmaxa'Q(st+1, a') - Q(st, at)),其中α是学习率,γ是折扣因子。
  5. 重复步骤2到步骤4,直到收敛或达到最大迭代次数。

下面是一个使用Python实现Q-Learning算法的示例:

import numpy as np

class QLearning:
    def __init__(self, n_states, n_actions, alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon=0.1):
        self.n_states = n_states
        self.n_actions = n_actions
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon
        self.Q = np.zeros((n_states, n_actions))

    def choose_action(self, state):
        if np.random.uniform() < self.epsilon:
            action = np.random.choice(self.n_actions)
        else:
            action = np.argmax(self.Q[state])
        return action

    def update(self, state, action, reward, next_state):
        self.Q[state, action] += self.alpha * (reward + self.gamma * np.max(self.Q[next_state]) - self.Q[state, action])

在这个示例中,我们定义了一个QLearning类来实现Q-Learning算法。类的构造函数接受四个参数:n_states表示状态数,n_actions表示动作数,alpha表示学习率,gamma表示折扣因子,epsilon表示探索率。类包含三个方法:choose_action方法用于选择动作,update方法用于更新Q值函数。

下面是一个使用上述QLearning类对FrozenLake环境进行强化学习的示例:

import gym

env = gym.make('FrozenLake-v0')
n_states = env.observation_space.n
n_actions = env.action_space.n

q_learning = QLearning(n_states, n_actions)

for i_episode in range(1000):
    state = env.reset()
    for t in range(100):
        action = q_learning.choose_action(state)
        next_state, reward, done, info = env.step(action)
        q_learning.update(state, action, reward, next_state)
        state = next_state
        if done:
            break

print(q_learning.Q)

在这个示例中,我们使用gym库的make函数加载FrozenLake环境。我们使用QLearning类来对环境进行强化学习,并输出学习到的Q值函数。

3. SARSA算法

SARSA算法是一种基于值函数的强化学习算法,它的目标是学习一个Q值函数,用于评估每个状态和动作的价值。算法的过程如下:

  1. 初始化Q值函数。
  2. 在每个时间步t,智能体观察当前状态st,选择一个动作at,并执行该动作。
  3. 智能体观察新的状态st+1和相应的奖励rt+1,选择一个新的动作at+1。
  4. 更新Q值函数:Q(st, at) = Q(st, at) + α(rt+1 + γQ(st+1, at+1) - Q(st, at)),其中α是学习率,γ是折扣因子。
  5. 重复步骤2到步骤4,直到收敛或达到最大迭代次数。

下面是一个使用Python实现SARSA算法的示例:

import numpy as np

class SARSA:
    def __init__(self, n_states, n_actions, alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon=0.1):
        self.n_states = n_states
        self.n_actions = n_actions
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon
        self.Q = np.zeros((n_states, n_actions))

    def choose_action(self, state):
        if np.random.uniform() < self.epsilon:
            action = np.random.choice(self.n_actions)
        else:
            action = np.argmax(self.Q[state])
        return action

    def update(self, state, action, reward, next_state, next_action):
        self.Q[state, action] += self.alpha * (reward + self.gamma * self.Q[next_state, next_action] - self.Q[state, action])

在这个示例中,我们定义了一个SARSA类来实现SARSA算法。类的构造函数接受四个参数:n_states表示状态数,n_actions表示动作数,alpha表示学习率,gamma表示折扣因子,epsilon表示探索率。类包含三个方法:choose_action方法用于选择动作,update方法用于更新Q值函数。

下面是一个使用上述SARSA类对FrozenLake环境进行强化学习的示例:

import gym

env = gym.make('FrozenLake-v0')
n_states = env.observation_space.n
n_actions = env.action_space.n

sarsa = SARSA(n_states, n_actions)

for i_episode in range(1000):
    state = env.reset()
    action = sarsa.choose_action(state)
    for t in range(100):
        next_state, reward, done, info = env.step(action)
        next_action = sarsa.choose_action(next_state)
        sarsa.update(state, action, reward, next_state, next_action)
        state = next_state
        action = next_action
        if done:
            break

print(sarsa.Q)

在这个示例中,我们使用gym库的make函数加载FrozenLake环境。我们使用SARSA类来对环境进行强化学习,并输出学习到的Q值函数。

4. DQN算法

DQN算法是一种基于深度学习的强化学习算法,它的目标是学习一个Q值函数,用于评估每个状态和动作的价值。算法的过程如下:

  1. 初始化Q值函数。
  2. 在每个时间步t,智能体观察当前状态st,选择一个动作at,并执行该动作。
  3. 智能体观察新的状态st+1和相应的奖励rt+1。
  4. 将(st, at, rt+1, st+1)加入经验回放缓冲区。
  5. 从经验回放缓冲区中随机抽取一批样本,用于训练Q值函数。
  6. 更新Q值函数:Q(st, at) = rt+1 + γmaxa'Q(st+1, a'),其中γ是折扣因子。
  7. 重复步骤2到步骤6,直到收敛或达到最大迭代次数。

下面是一个使用Python实现DQN算法的示例:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from collections import deque

class DQN:
    def __init__(self, n_states, n_actions, learning_rate=0.001, gamma=0.9, epsilon=1.0, epsilon_min=0.01, epsilon_decay=0.995, batch_size=32, memory_size=10000):
        self.n_states = n_states
        self.n_actions = n_actions
        self.learning_rate = learning_rate
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon
        self.epsilon_min = epsilon_min
        self.epsilon_decay = epsilon_decay
        self.batch_size = batch_size
        self.memory = deque(maxlen=memory_size)
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.n_states, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.n_actions, activation='linear')
        ])
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def choose_action(self, state):
        if np.random.uniform() < self.epsilon:
            action = np.random.choice(self.n_actions)
        else:
            action = np.argmax(self.model.predict(np.array([state]))[0])
        return action

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def replay(self):
        if len(self.memory) < self.batch_size:
            return
        batch = np.array(random.sample(self.memory, self.batch_size))
        states = np.array(batch[:, 0].tolist())
        actions = np.array(batch[:, 1].tolist())
        rewards = np.array(batch[:, 2].tolist())
        next_states = np.array(batch[:, 3].tolist())
        dones = np.array(batch[:, 4].tolist())
        targets = self.model.predict(states)
        targets[np.arange(self.batch_size), actions] = rewards + self.gamma * np.max(self.model.predict(next_states), axis=1) * (1 - dones)
        self.model.fit(states, targets, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

在这个示例中,我们定义了一个DQN类来实现DQN算法。类的构造函数接受十个参数:n_states表示状态数,n_actions表示动作数,learning_rate表示学习率,gamma表示折扣因子,epsilon表示探索率,epsilon_min表示最小探索率,epsilon_decay表示探索率衰减因子,batch_size表示批量大小,memory_size表示经验回放缓冲区大小。类包含五个方法:_build_model方法用于构建神经网络模型,choose_action方法用于选择动作,remember方法用于将样本加入经验回放缓冲区,replay方法用于训练Q值函数。

下面是一个使用上述DQN类对CartPole环境进行强化学习的示例:

import gym
import random

env = gym.make('CartPole-v0')
n_states = env.observation_space.shape[0]
n_actions = env.action_space.n

dqn = DQN(n_states, n_actions)

for i_episode in range(1000):
    state = env.reset()
    for t in range(1000):
        action = dqn.choose_action(state)
        next_state, reward, done, info = env.step(action)
        dqn.remember(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        dqn.replay()
        if done:
            break

print(dqn.model.predict(np.array([state])))

在这个示例中,我们使用gym库的make函数加载CartPole环境。我们使用DQN类来对环境进行强化学习,并输出学习到的Q值函数。

5. A3C算法

A3C算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它的目标是学习一个策略函数,用于直接输出每个动作的概率。算法的过程如下:

  1. 初始化神经网络模型。
  2. 在每个时间步t,智能体观察当前状态st,选择一个动作at,并执行该动作。
  3. 智能体观察新的状态st+1和相应的奖励rt+1。
  4. 将(st, at, rt+1, st+1)加入经验回放缓冲区。
  5. 从经验回放缓冲区中随机抽取一批样本,用于训练神经网络模型。
  6. 计算策略梯度:∇θJ(θ) = E[∇θlogπ(at|st)Q(st, at)],其中π是策略函数,Q是价值函数。
  7. 更新神经网络模型的参数:θ = θ + α∇θJ(θ),其中α是学习率。
  8. 重复步骤2到步骤7,直到收敛或达到最大迭代次数。

下面是一个使用Python实现A3C算法的示例:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from collections import deque

class A3C:
    def __init__(self, n_states, n_actions, learning_rate=0.001, gamma=0.9, entropy_beta=0.01, batch_size=32, memory_size=10000):
        self.n_states = n_states
        self.n_actions = n_actions
        self.learning_rate = learning_rate
        self.gamma = gamma
        self.entropy_beta = entropy_beta
        self.batch_size = batch_size
        self.memory = deque(maxlen=memory_size)
        self.global_model = self._build_model()
        self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate)

    def _build_model(self):
        inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(self.n_states,))
        x = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')(inputs)
        x = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')(x)
        logits = tf.keras.layers.Dense(self.n_actions, activation='softmax')(x)
        value = tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')(x)
        model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=[logits, value])
        return model

    def choose_action(self, state):
        logits, _ = self.global_model.predict(np.array([state]))
        action = np.random.choice(self.n_actions, p=logits[0])
        return action

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def train(self):
        if len(self.memory) < self.batch_size:
            return
        batch = np.array(random.sample(self.memory, self.batch_size))
        states = np.array(batch[:, 0].tolist())
        actions = np.array(batch[:, 1].tolist())
        rewards = np.array(batch[:, 2].tolist())
        next_states = np.array(batch[:, 3].tolist())
        dones = np.array(batch[:, 4].tolist())
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits, values = self.global_model(states)
            next_logits, next_values = self.global_model(next_states)
            td_targets = rewards + self.gamma * next_values * (1 - dones)
            td_errors = td_targets - values
            critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(td_errors))
            actor_loss = -tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.one_hot(actions, self.n_actions) * tf.math.log(logits), axis=1) * td_errors)
            entropy_loss = -tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(logits * tf.math.log(logits), axis=1))
            total_loss = critic_loss + actor_loss + self.entropy_beta * entropy_loss
        grads = tape.gradient(total_loss, self.global_model.trainable_variables)
        self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.global_model.trainable_variables))

    def sync(self, local_model):
        self.global_model.set_weights(local_model.get_weights())

在这个示例中,我们定义了一个A3C类来实现A3C算法。类的构造函数接受七个参数:n_states表示状态数,n_actions表示动作数,learning_rate表示学习率,gamma表示折扣因子,entropy_beta表示熵正则化系数,batch_size表示批量大小,memory_size表示经验回放缓冲区大小。类包含五个方法:_build_model方法用于构建神经网络模型,choose_action方法用于选择动作,remember方法用于将样本加入经验回放缓冲区,train方法用于训练神经网络模型,sync方法用于同步全局模型和本地模型。

下面是一个使用上述A3C类对CartPole环境进行强化学习的示例:

```python
import gym
import threading

env = gym.make('CartPole-v0')
n_states = env.observation_space.shape[0]
n_actions = env.action_space.n

global_a3c = A3C(n_states, n_actions)
global_a3c.sync(global_a3c.global_model)

class Worker(threading.Thread):
def init(self, local_a3c):
threading.Thread.init(self)
self.local_a3c = local_a3c

def run(self):
    env = gym.make('CartPole-v0')
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        for t in range(1000):
            action = self.local_a3c.choose_action(state)
            next_state, reward, done, info = env.step(action)
            self.local_a3c.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            self.local_a3c.train()
            if done:
                break
        self.local_a3c.sync(global_a3c.global_model)

n_workers = 4
workers

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:7个流行的Python强化学习算法及代码实现详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月13日
下一篇 2023年5月13日

相关文章

  • Python爬虫必备技巧详细总结

    Python爬虫是一种非常常见的数据获取方式,但是在实际操作中,我们经常会遇到一些问题,例如反爬虫、数据清洗等。本文将详细讲解Python爬虫必备技巧,帮助大家更好地编写爬虫。 技巧1:使用User-Agent伪装浏览器 在爬取网页时,我们经常遇到反爬虫机制,例如网站会检测请求头中的User-Agent字段,如果发现是爬虫程序,则会拒绝请求。为避免这种情况,…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python编程中字符串和列表的基本知识讲解

    以下是“Python编程中字符串和列表的基本知识讲解”的完整攻略。 1. Python中的字符串 在Python中,字符串是一种常用的数据类型,用于表示文本。字符串使用单引号、双引号或三引号来定义。例如: my_string = ‘Hello, World!’ 在上面的示例代码中,我们定义了一个名为my_string的字符串,其中包含文本“Hello, Wo…

    python 2023年5月13日
    00
  • python函数运行内存时间等性能检测工具

    Python函数的性能检测是开发中非常重要的一环,它可以帮助我们了解程序的瓶颈、优化代码、提高代码的运行效率。Python提供了多种检测工具,包括本地的模块和第三方库。 1. Python自带的模块 1.1 time模块 time模块提供了很多函数来处理时间相关的任务,其中包括计时功能。time模块提供了两个函数,分别是time()和clock()。 tim…

    python 2023年6月2日
    00
  • python 正则表达式 re.sub & re.subn

    Python正则表达式re.sub&re.subn详解 正则表达式是一种强大的工具,可以用于匹配、查找替换文本中的模式。在Python中,re模块提供了一系函数来操作正表达式。本攻略将详细讲解Python中re模块的re.sub()和re.subn()方法,包括方法的用法、参数和示例应用。 re.sub()方法 re.sub()方法用于在字符串中正则…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python实现简单自动评论自动点赞自动关注脚本

    Python实现简单自动评论自动点赞自动关注脚本攻略 1. 脚本需求 本脚本主要实现以下功能: 自动登录指定的社交账号 自动对指定的好友或者指定的社区中的帖子进行点赞、评论、关注等操作 需要用到的库: Selenium: 用于模拟浏览器操作 BeautifulSoup: 用于从网页中提取数据 2. 环境准备 在使用前,需要先安装Selenium库。安装方式可…

    python 2023年5月19日
    00
  • Python如何import文件夹下的文件(实现方法)

    使用Python import文件夹下的文件可以帮助我们更好地组织代码,避免代码结构混乱,同时也可以方便地调用函数和变量。下面是实现此功能的攻略: 将要导入的文件放入一个同名文件夹中,例如我们创建了一个名为”utils”的文件夹,并将我们要导入的函数放置其中。 在主文件中使用 import 语句来导入所需的函数。我们可以使用以下两种导入方式: 方式一:导入整…

    python 2023年6月5日
    00
  • Python 编写纯函数

    Python是一种强大的编程语言,支持函数式编程。在函数式编程中,纯函数是非常重要的概念,指的是不会有任何副作用的函数。换句话说,它们没有任何状态,也不改变系统的状态。在本文中,我们将详细介绍Python中如何编写纯函数。 函数式编程和纯函数 函数式编程强调函数的独立性,尽量避免使用共享状态或可变数据。这样能够确保函数的稳定性,提高可读性和可维护性。 纯函数…

    python-answer 2023年3月25日
    00
  • 从 JSON 数据库中提取数据 (Python 3)

    【问题标题】:Extracting data from a JSON database (Python 3)从 JSON 数据库中提取数据 (Python 3) 【发布时间】:2023-04-07 11:27:01 【问题描述】: 我想编写一个程序,将 JSON 数据库中的数据加载到 Python 字典列表中,并添加平均温度高于冰点和低于冰点的所有次数。但是…

    Python开发 2023年4月8日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部