通过CartPole游戏详解PPO 优化过程

下面是关于“通过CartPole游戏详解PPO 优化过程”的完整攻略。

通过CartPole游戏详解PPO 优化过程

本攻略中，将介绍如何使用PPO算法优化CartPole游戏。我们将提供两个示例来说明如何使用这个方法。

步骤1：PPO算法介绍

首先，需要了解PPO算法的基本概念。以下是PPO算法的基本概念：

PPO算法。PPO算法是一种用于强化学习的算法，可以用于优化策略。
策略。策略是指在强化学习中，智能体采取的行动方式。
CartPole游戏。CartPole游戏是一种经典的强化学习游戏，目标是通过控制杆子的运动，使得小车在轨道上保持平衡。

步骤2：示例1：使用PPO算法优化CartPole游戏

以下是使用PPO算法优化CartPole游戏的步骤：

导入必要的库，包括tensorflow等。
定义CartPole游戏环境。使用OpenAI Gym中的CartPole游戏环境。
定义神经网络模型。使用tensorflow定义神经网络模型。
定义PPO算法。使用tensorflow定义PPO算法。
训练模型。使用tensorflow训练模型。
测试模型。使用tensorflow测试模型。

import tensorflow as tf
import gym

# 定义CartPole游戏环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n, activation='softmax')
])

# 定义PPO算法
ppo = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 训练模型
for i in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action_probs = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32))
        action = tf.random.categorical(action_probs, 1)[0, 0]
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.numpy())
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32))
            next_logits = model(tf.convert_to_tensor(next_state[None, :], dtype=tf.float32))
            advantage = reward + 0.99 * tf.reduce_max(next_logits) - tf.reduce_max(logits)
            loss = -tf.reduce_mean(advantage * tf.one_hot(action, env.action_space.n) * tf.math.log(action_probs[0, action]))
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        ppo.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
        state = next_state

# 测试模型
state = env.reset()
done = False
while not done:
    env.render()
    action_probs = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32))
    action = tf.argmax(action_probs, axis=1)[0].numpy()
    state, reward, done, _ = env.step(action)
env.close()

步骤3：示例2：使用PPO算法优化LunarLander游戏

以下是使用PPO算法优化LunarLander游戏的步骤：

导入必要的库，包括tensorflow等。
定义LunarLander游戏环境。使用OpenAI Gym中的LunarLander游戏环境。
定义神经网络模型。使用tensorflow定义神经网络模型。
定义PPO算法。使用tensorflow定义PPO算法。
训练模型。使用tensorflow训练模型。
测试模型。使用tensorflow测试模型。

import tensorflow as tf
import gym

# 定义LunarLander游戏环境
env = gym.make('LunarLander-v2')

# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n, activation='softmax')
])

# 定义PPO算法
ppo = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

# 训练模型
for i in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action_probs = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32))
        action = tf.random.categorical(action_probs, 1)[0, 0]
        next_state, reward, done, _ = env.step(action.numpy())
        with tf.GradientTape() as tape:
            logits = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32))
            next_logits = model(tf.convert_to_tensor(next_state[None, :], dtype=tf.float32))
            advantage = reward + 0.99 * tf.reduce_max(next_logits) - tf.reduce_max(logits)
            loss = -tf.reduce_mean(advantage * tf.one_hot(action, env.action_space.n) * tf.math.log(action_probs[0, action]))
        grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        ppo.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
        state = next_state

# 测试模型
state = env.reset()
done = False
while not done:
    env.render()
    action_probs = model(tf.convert_to_tensor(state[None, :], dtype=tf.float32))
    action = tf.argmax(action_probs, axis=1)[0].numpy()
    state, reward, done, _ = env.step(action)
env.close()