基于深度增強學(xué)習(xí)的自動游戲方法

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(長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北 荊州 434023)

基于深度增強學(xué)習(xí)的自動游戲方法

袁月,馮濤,阮青青,趙銀明，鄒健

(長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北荊州434023)

增強學(xué)習(xí)近年來多被用于智能體自動游戲，但增強學(xué)習(xí)在面對過大的狀態(tài)或者行動空間時不能很好地處理。深度增強學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)的感知能力和增強學(xué)習(xí)的決策能力，可以有效解決環(huán)境復(fù)雜問題。將增強學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合，通過改進的Markov決策過程逐步學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。首先找到目前的環(huán)境中最有價值的狀態(tài)，從而產(chǎn)生最大積累獎勵的行動，然后通過利用深度增強學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練計算機自動完成一個簡單游戲，使用控制變量法分別分析迭代次數(shù)和游戲難易程度對游戲得分的影響。試驗結(jié)果表明，在外界環(huán)境相同時，準(zhǔn)確率隨著試驗迭代次數(shù)的增大或游戲難度的減弱而增大，從而驗證了智能體可以通過外界因素的改變進行更有效訓(xùn)練，最終獲取最優(yōu)結(jié)果。

深度增強學(xué)習(xí)；自動游戲；智能體

近年來，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點，其主要思想是通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從高維數(shù)據(jù)中提取數(shù)據(jù)的深層特征[1]。增強學(xué)習(xí)作為一種重要的機器學(xué)習(xí)方法，其目的在于根據(jù)不同目標(biāo)構(gòu)造一個最優(yōu)策略。即當(dāng)智能體(Agent)處于某種動態(tài)的未知環(huán)境時，通過與環(huán)境狀態(tài)的交互作用，以環(huán)境反饋為輸入，然后不斷學(xué)習(xí)，改進自身性能并調(diào)整行為，最終使所獲的累計獎勵最大化[2，3]。深度增強學(xué)習(xí)結(jié)合深度學(xué)習(xí)的感知能力和增強學(xué)習(xí)的決策能力，引起了研究者的廣泛關(guān)注，形成了人工智能領(lǐng)域新的研究熱點，在游戲、機器人控制、機器視覺等應(yīng)用領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用[4，5]。下面,筆者利用深度增強學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練計算機自動完成一個簡單游戲，并且分析訓(xùn)練次數(shù)對游戲得分的影響。

1 算法描述

1.1策略

Agent執(zhí)行每一步所獲得回報，該回報是對后面每個狀態(tài)的影響的總和，狀態(tài)是指Agent在某時刻所能觀察到的環(huán)境狀況，狀態(tài)決定下一步的動作，動作又對應(yīng)著一種狀態(tài)，因此狀態(tài)和動作存在某種映射關(guān)系，這個過程稱為策略。策略用策略函數(shù)表示為：

at=π(st)

(1)

式中，st是時刻t的圖像輸入，即Agent在時刻t的狀態(tài)；at是Agent下一步的行為。

Agent根據(jù)自己觀測到的st選擇一種行為at，環(huán)境接收到at后，會更新狀態(tài)為st+1。在這個游戲里，增強學(xué)習(xí)的任務(wù)就是找到一個最優(yōu)策略，使得累積回報達(dá)到最大。

通常，為了簡化增強學(xué)習(xí)模型，將該模型表示為一Markov過程，即下一狀態(tài)僅取決于當(dāng)前的狀態(tài)和當(dāng)前的動作。因此，狀態(tài)由來自游戲的幀序列(由于人眼的視覺暫留特性)以及玩家最近一次的動作(而并非之前所有動作)確定。為確定下一狀態(tài)，需要定義一個函數(shù)，并求出其最優(yōu)值，即最優(yōu)動作價值函數(shù)。

1.2最優(yōu)動作價值函數(shù)

因為動作對應(yīng)的狀態(tài)唯一，而狀態(tài)對應(yīng)的動作不唯一，因此用動作產(chǎn)生的回報更有利于找到最優(yōu)策略。而一個行為產(chǎn)生的獎勵肯定發(fā)生在行為之后，可以用一個價值函數(shù)來定義動作的潛在價值，即對未來回報的期望，表示為：

Qπ(s,a)=E[Rt|st=s,at=a,π]

(2)

Q*(s,a)=arg maxπQπ(s,a)

(3)

即從所有策略中選擇Q值(即累積回報)最大的。計算最優(yōu)Q值需要進行大量試驗，鑒于試驗的復(fù)雜性，可以通過使用Bellman方程迭代更新得到最優(yōu)Q值，即：

Q*(s,a)=Es′[r+λmaxa′Q*(s′,a′)|s,a]

(4)

式中，r是t時刻的獎勵；maxa′Q*(s′,a′)是使t+1時刻的a′達(dá)到最大的Q值。顯然，當(dāng)前狀態(tài)下是無法得知下一步情況的，但上一步的狀態(tài)可以得到，因此可以通過每次迭代新得到的r和之前的Q值更新Q值：

Qi+1(s,a)=Es′[r+λmaxa′Qi(s′,a′)|s,a]

(5)

理論上可以證明，當(dāng)i→∞時，Qi→Q*[7]。

在求解最優(yōu)動作價值函數(shù)時，每次迭代都要將所有的Q值更新一遍，而在此過程中只有有限的樣本提供給系統(tǒng)，為了減小估計誤差造成的影響，不直接將目標(biāo)Q值賦給下一個，而是嘗試用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似Q-函數(shù)，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實就是一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱為深度Q-網(wǎng)絡(luò)(DQN)[8，9]。

1.3深度Q網(wǎng)絡(luò)

首先，定義一個用于訓(xùn)練DQN的損失函數(shù):

(6)

其中，要更新的目標(biāo)是Q網(wǎng)絡(luò)，θ是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重?？梢杂嬎愠鰮p失函數(shù)對參數(shù)θ的梯度為：

(7)

Q(st,at)+α(Rt+1+λmaxaQ(st+1,a)-Q(st,at))→Q(st,at)

(8)

式中，α是學(xué)習(xí)率。

1.4經(jīng)驗回放

為了保證算法的穩(wěn)定收斂，在訓(xùn)練過程中添加了經(jīng)驗回放技術(shù)。時刻t的經(jīng)驗表示為et=(st,at,rt,st+1)。將時刻t之前的所有經(jīng)驗都存儲在Dt中，稱為回放記憶，表示為Dt={e1,e2,…,et}，這樣有利于調(diào)用學(xué)習(xí)，大大提高學(xué)習(xí)效率。每次迭代對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)θ進行更新時，就從Dt中隨機抽取一小批經(jīng)驗，幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的培訓(xùn)。抽取經(jīng)驗樣品的隨機性避免了相鄰經(jīng)驗的過度耦合，使其不再受價值函數(shù)波動對環(huán)境的影響，同時，Dt也為式(6)中的2個Q-網(wǎng)絡(luò)提供了不同時刻的輸入狀態(tài)和動作，為計算損失函數(shù)提供了回報r。

1.5初始動作的選擇

在游戲中，初始動作也需要一個策略來生成，通常有2種做法：一是隨機生成一個動作，二是根據(jù)當(dāng)前的Q值得到一個最優(yōu)的動作，表示為：

π(St+1)=arg maxaQ(St+1,a)

(9)

前者相當(dāng)于探索未知，有利于Q值的更新，獲得更好的策略，而后者利用之前的策略，相對前者對Q值的更新稍弱。筆者把探索與利用相結(jié)合，稱為ε-貪婪法，ε是指探索的概率，這將鼓勵A(yù)gent在開始不知道如何玩游戲時大量探索，此時狀態(tài)空間是非常大的。接著它做大量的隨機動作，并開始計算在不同的狀態(tài)下哪些動作更好，從而利用更多，并試圖縮小最佳的行動范圍。通過更改ε的值可以調(diào)整探索與利用的比例。

綜合以上步驟，得到訓(xùn)練游戲的帶經(jīng)驗回放深度增強學(xué)習(xí)算法如下：

初始化經(jīng)驗回放D，容量為D

初始化動作估值函數(shù)Q，隨機初始化參數(shù)

for episode =1,…,Mdo

初始化狀態(tài)S0，并用特征提取器進行預(yù)處理φ1=φ(S0)；

fort=1,…,Tdo

以ε的概率選擇一個隨機動作at

或是根據(jù)式(9)選擇一個最佳動作

執(zhí)行at，得到獎勵rt；觀察下一個輸入圖像，得到像素數(shù)據(jù)xt+1

到達(dá)下一個狀態(tài)St+1，同樣進行預(yù)處理φt+1=φ(St+1)；

添加經(jīng)驗et=(φt,at,rt,φt+1)到D中

從D中隨機抽樣一批樣品在10至100之間

通過反向傳播和隨機梯度更新DQN。

end for

end for

2 自動游戲方法及試驗

下面,筆者將通過一個游戲來驗證提出的深度增強學(xué)習(xí)算法的有效性。首先利用Python編寫一個簡單的游戲，如圖1所示，游戲規(guī)則如下：在屏幕的左上角有一個小方塊，底部放置了一個可移動的木板，小方塊每移動一步，玩家控制木板左移一步或右移一步或保持不動，待小方塊因碰撞屏幕四壁而改變飛行軌跡最終掉落下來時，觀察木板是否能夠接住小方塊。若木板成功接住小方塊，則能夠獲得分?jǐn)?shù)獎勵且小方塊反彈上去；若木板未能接住小球，則不得分，且小方塊與底部發(fā)生碰撞反彈上去。木板接住小方塊的次數(shù)越多，則獲得的分?jǐn)?shù)越高。

圖1 游戲在3種不同難度下(困難，中等，簡單)的示意圖

在利用筆者提出的深度增強學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練時，DQN的結(jié)構(gòu)如下：該網(wǎng)絡(luò)采用84×84輸入圖像，第1層是一個卷積層，有32個步幅為4、8×8的濾波器，由整流非線性跟隨；第2層也是卷積層，有48個步幅為2、4×4的濾波器，另一個整流線性單元的濾波器跟隨；第3層是卷積層，具有64個步幅為2、3×3的濾波器，跟隨有整流線性單元。接著是全連接層，具有3456個輸出，最后輸出層也是全連接，具有784個輸出層，每個動作有一個輸出，如圖2所示。算法的相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：首先程序輸入的是屏幕大小為[320，400]，小方塊的大小為[15，15]以及木板尺寸為[50，5]，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)率為0.99，存儲過往經(jīng)驗的回放記憶Dt為500000，批量設(shè)定為100，訓(xùn)練次數(shù)為500000，測試為50000。假設(shè)要教會Agent玩這個游戲，輸入以上數(shù)據(jù)后，對于木板將會輸出3個動作：左、右以及原地不動接小方塊。其次是當(dāng)小方塊每一個動作完成，會輸出屏幕圖像即每一個游戲畫面，它隱含地包括了所有得分情況的相關(guān)信息。最后是小方塊的速度和方向。以上3個方面的因素共同影響著動作的值，進而影響了下一個像素中木板的左右移動方向，用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代表Q函數(shù)，以狀態(tài)(游戲屏幕)作為輸入和動作作為輸出對應(yīng)的Q值。

圖2 DQN結(jié)構(gòu)

在試驗中，設(shè)置小方塊的大小為15mm×15mm，木板的高度為5mm，長度分別為50、150、250mm，分別對應(yīng)游戲難度為困難、中等、簡單。由于迭代次數(shù)較大，用小方塊的掉落次數(shù)表示(小方塊每掉落在底端或木板上一次，迭代次數(shù)為上百次)，以木板成功接住小方塊的準(zhǔn)確率為試驗結(jié)果，如表1所示。

表1 不同環(huán)境下的準(zhǔn)確率

表1給出了小方塊的掉落次數(shù)與不同難易程度的關(guān)系，其中小方塊掉落200次對應(yīng)的木板移動步數(shù)大概為50000。由表1可以看出，在不同難易程度中，木板接住小方塊的準(zhǔn)確率會隨著掉落次數(shù)增大，最終趨于平緩。并且，游戲由簡單到困難，準(zhǔn)確率上升的速率也不盡相同。在困難的環(huán)境下，準(zhǔn)確率上升速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)慢于在簡單的環(huán)境下。

圖3表示了在中等難度下木板接住小方塊的準(zhǔn)確率的曲線圖，橫坐標(biāo)依然是小方塊的掉落次數(shù)，縱坐標(biāo)是準(zhǔn)確率。首先，由于游戲剛剛開始，準(zhǔn)確率會有很大的波動(如木板在第一次就接住小方塊，此時準(zhǔn)確率就是100%)，在接近掉落次數(shù)單位為12的地方，除了小小的波動，準(zhǔn)確率開始以較大的速率增長，慢慢地，在接近掉落次數(shù)單位為70的地方，準(zhǔn)確率緩慢增長，大概保持在0.83。

圖3 中等難度下的準(zhǔn)確率曲線圖

3 結(jié)語

闡述了深度增強學(xué)習(xí)方法的基本思想，并將其簡單應(yīng)用在一種自動游戲上，得到了智能體經(jīng)過訓(xùn)練的試驗結(jié)果，結(jié)果表明深度增強學(xué)習(xí)在進一步的應(yīng)用上有很大的潛力。在今后工作中，筆者也會嘗試將其進行改進應(yīng)用在其他游戲中，考查更多結(jié)果的影響。當(dāng)然，自動游戲中的深度增強學(xué)習(xí)還有不少亟待解決的問題,如如何丟掉那些不利于獲得獎勵的經(jīng)驗，使其不被從回放記憶中取樣，如何優(yōu)先處理能導(dǎo)致更好性能的經(jīng)驗等，這些都有待進一步研究。

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[編輯]洪云飛

2017-06-28

國家自然科學(xué)基金項目(61503047)；長江大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(2016123)。

趙銀明(1965-)，男，副教授，現(xiàn)主要從事應(yīng)用數(shù)學(xué)方面的教學(xué)與研究工作，452667017@qq.com。

引著格式袁月,馮濤,阮青青,等.基于深度增強學(xué)習(xí)的自動游戲方法[J].長江大學(xué)學(xué)報(自科版)，2017,14(21)：40～44.

TP391.4

A

1673-1409(2017)21-0040-05