隨著強化學習應用日益廣泛，多代理系統的訓練需求也逐漸增加。Ray RLlib 提供了一個強大的框架，方便開發者建構和訓練多代理強化學習模型。本文將逐步介紹如何使用 Ray RLlib 進行多代理環境設定、代理訓練、政策配置，以及如何整合課程學習策略，最後簡要探討離線資料的應用。多代理系統中，每個代理都需學習如何在與其他代理互動的同時達成目標，這增加了訓練的複雜度。RLlib 提供了彈性的政策配置，允許針對不同代理設定不同的策略，例如 DQN 或 PPO 等。此外，RLlib 也支援政策伺服器和客戶端的架構，讓模型訓練和環境互動能更有效率地進行。課程學習的引入則讓模型能從簡單任務逐步學習到複雜任務，提升訓練的穩定性和最終效能。透過逐步增加環境的難度，模型可以更好地適應複雜的環境，並學習更佳的策略。
環境設定
首先，需要建立一個多代理迷宮環境。這個環境將包含多個代理和一個目標。代理需要學習如何在迷宮中移動以達到目標。
import os
import time
class MultiAgentMaze:
def __init__(self):
self.grid = [['| ' for _ in range(5)] + ["|\n"] for _ in range(5)]
self.goal = (4, 4)
self.agents = [(0, 0), (1, 1)]
def step(self, actions):
# 更新代理位置
for i, (x, y) in enumerate(self.agents):
dx, dy = actions[i]
new_x, new_y = x + dx, y + dy
if 0 <= new_x < 5 and 0 <= new_y < 5:
self.agents[i] = (new_x, new_y)
# 檢查是否達到目標
done = [agent == self.goal for agent in self.agents]
# 獲取觀察和獎勵
obs = [self.get_obs(agent) for agent in self.agents]
rew = [1 if done[i] else 0 for i in range(len(self.agents))]
return obs, rew, done, {}
def get_obs(self, agent):
# 獲取代理的觀察
x, y = agent
return self.grid[x][y]
def render(self):
# 渲染環境
for i in range(5):
for j in range(5):
if (i, j) in self.agents:
print('|A', end=' ')
elif (i, j) == self.goal:
print('|G', end=' ')
else:
print('| ', end=' ')
print()
# 建立環境
env = MultiAgentMaze()
# 渲染環境
env.render()
# 隨機滾動一個episode
while True:
obs, rew, done, info = env.step({1: (0, 1), 2: (0, -1)})
time.sleep(0.1)
env.render()
if any(done.values()):
break
訓練代理
使用 RLlib 訓練代理可以使用以下方式：
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
# 建立配置
config = DQNConfig().environment(env=MultiAgentMaze).build()
# 訓練代理
trainer = config
trainer.train()
多代理配置
如果需要使用多個代理和多個策略，可以使用 multi_agent 方法配置：
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
# 建立配置
config = DQNConfig().environment(env=MultiAgentMaze).multi_agent(
policies={"policy1", "policy2"},
policy_mapping_fn=lambda agent_id: "policy1" if agent_id == 1 else "policy2"
).build()
# 訓練代理
trainer = config
trainer.train()
這樣就可以建立一個多代理強化學習環境並訓練代理了。
使用Ray RLlib進行多代理強化學習
Ray RLlib是一個強大的強化學習框架，支援多種強化學習演算法和多代理強化學習。下面是一個使用Ray RLlib進行多代理強化學習的例子：
import ray
from ray.rllib.agents import DQN
from ray.rllib.env import MultiAgentEnv
# 定義多代理環境
class MultiAgentEnv(MultiAgentEnv):
def __init__(self, env_config):
self.env = gym.make("CartPole-v0")
self.num_agents = 2
def reset(self):
self.env.reset()
return {"agent_1": self.env.observation_space.sample(), "agent_2": self.env.observation_space.sample()}
def step(self, actions):
self.env.step(actions["agent_1"])
self.env.step(actions["agent_2"])
return {"agent_1": self.env.observation_space.sample(), "agent_2": self.env.observation_space.sample()}, {"agent_1": 0, "agent_2": 0}, {"agent_1": False, "agent_2": False}, {}
# 定義多代理政策
policies = {
"policy_1": (None, gym.spaces.Box(-1, 1, (4,)), gym.spaces.Discrete(2), {"gamma": 0.8}),
"policy_2": (None, gym.spaces.Box(-1, 1, (4,)), gym.spaces.Discrete(2), {"gamma": 0.95}),
}
# 定義政策對映函式
def policy_mapping_fn(agent_id):
return f"policy_{agent_id}"
# 建立多代理強化學習模型
ray.init()
config = DQNConfig()
config.multi_agent(policies, policy_mapping_fn)
model = DQN(config)
# 訓練模型
model.train()
print(model.train())
這個例子定義了一個多代理環境，兩個代理共享同一個環境。每個代理都有一個自己的政策，政策的目標是最大化累積獎勵。政策對映函式用於將代理ID對映到政策ID。
使用政策伺服器和客戶端
Ray RLlib還支援使用政策伺服器和客戶端進行強化學習。政策伺服器負責訓練模型，客戶端負責與環境互動。下面是一個使用政策伺服器和客戶端的例子：
# 定義政策伺服器
import ray
from ray.rllib.agents.dqn import DQNConfig
from ray.rllib.env.policy_server_input import PolicyServerInput
ray.init()
def policy_input(context):
return PolicyServerInput(context, "localhost", 9900)
config = DQNConfig()
config.input = policy_input
# 建立政策伺服器
server = DQN(config)
# 定義客戶端
class Client:
def __init__(self):
self.policy_client = ray.rllib.env.PolicyClient("localhost", 9900)
def get_action(self, observation):
return self.policy_client.get_action(observation)
def send_experience(self, observation, action, reward, next_observation):
self.policy_client.send_experience(observation, action, reward, next_observation)
# 建立客戶端
client = Client()
# 測試客戶端
observation = gym.spaces.Box(-1, 1, (4,)).sample()
action = client.get_action(observation)
print(action)
這個例子定義了一個政策伺服器，政策伺服器負責訓練模型。客戶端負責與環境互動，客戶端可以向政策伺服器請求行動，也可以向政策伺服器傳送經驗。
使用 RLlib 建立環境和演算法
在使用 RLlib 進行強化學習時，需要定義環境和演算法。環境是指代理人與之互動的外部世界，演算法則是指代理人用來做出決策的方法。
環境設定
環境設定是指定義環境的觀測空間和動作空間。觀測空間是指環境可以提供的觀測資訊，動作空間是指代理人可以執行的動作。在這個例子中，觀測空間是 5x5 的離散空間，動作空間是 4 個離散動作。
env = gym.Env(
observation_space=gym.spaces.Discrete(5*5),
action_space=gym.spaces.Discrete(4)
)
演算法設定
演算法設定是指定義演算法的引數和設定。這包括設定演算法的輸入、輸出和其他引數。在這個例子中，演算法的輸入是 policy_input，輸出是 input_evaluation。
algo = config.build(
env=None,
action_space=gym.spaces.Discrete(4),
observation_space=gym.spaces.Discrete(5*5),
debugging=log_level="INFO",
rollouts=num_rollout_workers=0,
offline_data=input=policy_input, input_evaluation=[]
)
執行演算法
執行演算法是指開始訓練演算法。在這個例子中，演算法是使用 train() 方法來執行。
if __name__ == "__main__":
time_steps = 0
for _ in range(100):
results = algo.train()
checkpoint = algo.save()
if time_steps >= 1000:
break
內容解密：
gym.Env是一個基礎類別，需要被繼承和實作。observation_space和action_space是環境的基本屬性，需要被定義。config.build()是用來建立演算法的方法，需要傳入環境和其他引數。algo.train()是用來執行演算法的方法，需要在迴圈中被呼叫。algo.save()是用來儲存演算法的方法，需要在每次迭代後被呼叫。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[環境設定] --> B[演算法設定]
B --> C[執行演算法]
C --> D[儲存演算法]
D --> E[結束]
這個圖表展示了建立環境和演算法的基本流程。首先，需要設定環境和演算法，然後執行演算法，最後儲存演算法。
強化學習的進階概念
在前面的章節中，我們使用了簡單的環境和基本的強化學習演算法設定來解決問題。然而，在實際應用中，環境可能會更加複雜，需要更先進的技術來解決。因此，在本文中，我們將介紹一個稍微更難的迷宮環境，並討論一些進階概念來幫助解決它。
首先，讓我們定義一個迷宮環境的客戶端。客戶端需要連線到我們之前啟動的伺服器，並向伺服器請求動作。客戶端的介面相當簡單，提供了啟動或結束一集、獲取下一個動作和記錄獎勵資訊等功能。
# policy_client.py
import gym
from ray.rllib.env.policy_client import PolicyClient
from maze_gym_env import GymEnvironment
if __name__ == "__main__":
env = GymEnvironment()
obs = env.reset()
episode_id = client.start_episode(training_enabled=True)
while True:
action = client.get_action(episode_id, obs)
obs, reward, done, info = env.step(action)
client.log_returns(episode_id, reward, info=info)
if done:
client.end_episode(episode_id, obs)
exit(0)
在上面的程式碼中，我們建立了一個迷宮環境的例項，並使用客戶端啟動了一集。然後，我們不斷地向伺服器請求動作，執行動作，並記錄獎勵資訊。當環境完成一集時，我們通知伺服器並退出客戶端。
接下來，讓我們討論一些進階概念來幫助解決更難的環境。首先，我們可以使用更先進的強化學習演算法，例如深度強化學習或分散式強化學習。這些演算法可以處理更複雜的環境和更高維度的動作空間。
此外，我們可以使用一些技巧來提高強化學習的效率，例如經驗回放、目標網路和雙重學習。經驗回放可以幫助代理學習從過去的經驗中，而目標網路可以幫助代理學習更好的目標表示。雙重學習可以幫助代理學習更好的策略和價值函式。
最後，我們可以使用一些工具來幫助我們分析和改進強化學習的效能，例如 TensorBoard 和 Ray Tune。TensorBoard 可以幫助我們視覺化強化學習的效能，而 Ray Tune 可以幫助我們自動調整強化學習的超引數。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[強化學習] --> B[進階概念]
B --> C[深度強化學習]
C --> D[分散式強化學習]
B --> E[經驗回放]
E --> F[目標網路]
F --> G[雙重學習]
B --> H[工具]
H --> I[TensorBoard]
I --> J[Ray Tune]
在上面的圖表中，我們展示了強化學習的進階概念，包括深度強化學習、分散式強化學習、經驗回放、目標網路、雙重學習、TensorBoard 和 Ray Tune。這些概念和工具可以幫助我們解決更難的環境和提高強化學習的效能。
進階環境建置
為了使得迷宮環境更具挑戰性，我們將迷宮環境從 5 × 5 網格增加到 11 × 11 網格。此外，我們引入了障礙物，當代理人透過障礙物時，將會受到 -1 的負面獎勵。這樣，代理人就需要學習避免障礙物同時找到目標。同時，我們也隨機化了代理人的起始位置。所有這些改變都使得強化學習問題更加難以解決。
首先，讓我們看一下進階環境的初始化：
from gym.spaces import Discrete
import random
import os
class AdvancedEnv(GymEnvironment):
def __init__(self, seeker=None, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.maze_len = 11
self.action_space = Discrete(4)
self.observation_space = Discrete(self.maze_len * self.maze_len)
if seeker:
assert 0 <= seeker[0] < self.maze_len and 0 <= seeker[1] < self.maze_len
self.seeker = seeker
else:
self.reset()
self.goal = (self.maze_len-1, self.maze_len-1)
self.info = {'seeker': self.seeker, 'goal': self.goal}
self.punish_states = [
(i, j) for i in range(self.maze_len) for j in range(self.maze_len)
if i % 2 == 1 and j % 2 == 0
]
內容解密：
在上述程式碼中，我們定義了一個 AdvancedEnv 類別，繼承自 GymEnvironment。我們設定了迷宮的大小為 11 × 11 網格，行動空間為 4 個可能的行動（上、下、左、右），觀察空間為 11 × 11 網格中的任意位置。如果提供了 seeker 引數，我們會設定代理人的起始位置；否則，我們會呼叫 reset 方法來隨機化代理人的起始位置。同時，我們設定了目標位置為迷宮的右下角，並定義了 punish_states 作為障礙物的位置。
接下來，讓我們看一下 reset 方法的實作：
def reset(self):
"""Reset seeker position randomly, return observations."""
self.seeker = (
random.randint(0, self.maze_len - 1),
random.randint(0, self.maze_len - 1)
)
內容解密：
在 reset 方法中，我們隨機化了代理人的起始位置，將其設定為迷宮中的任意位置。
此外，我們需要增加正面獎勵以抵消負面獎勵的影響。假設我們設定了正面獎勵為 5，當代理人到達目標位置時，就會獲得 5 的獎勵。這樣，代理人就需要學習避免障礙物同時找到目標，以最大化累積獎勵。
圖表翻譯：
以下是代理人在迷宮中的行為流程圖：
flowchart TD
A[初始化] --> B[隨機化代理人位置]
B --> C[設定目標位置]
C --> D[代理人行動]
D --> E[檢查是否到達目標]
E -->|是| F[獲得正面獎勵]
E -->|否| G[檢查是否透過障礙物]
G -->|是| H[獲得負面獎勵]
G -->|否| D
圖表翻譯：
在上述流程圖中，代理人首先會被初始化，然後隨機化其位置。接下來，代理人會設定目標位置，並開始行動。當代理人行動時，會檢查是否到達目標。如果到達目標，代理人會獲得正面獎勵；否則，會檢查是否透過障礙物。如果透過障礙物，代理人會獲得負面獎勵。這樣，代理人就需要學習避免障礙物同時找到目標，以最大化累積獎勵。
玄貓的環境設定與課程學習
在這個章節中，我們將探討如何設定環境並應用課程學習的概念。首先，我們需要定義一個環境類別，該類別繼承了 AdvancedEnv 和 TaskSettableEnv。
環境類別定義
from ray.rllib.env.apis.task_settable_env import TaskSettableEnv
class CurriculumEnv(AdvancedEnv, TaskSettableEnv):
def __init__(self, *args, **kwargs):
AdvancedEnv.__init__(self)
def difficulty(self):
# 計算難度等級
return abs(self.seeker[0] - self.goal[0]) + abs(self.seeker[1] - self.goal[1])
def get_task(self):
# 獲取當前難度等級
return self.difficulty()
def set_task(self, difficulty):
# 設定所需難度等級
self.seeker = [self.goal[0] + difficulty, self.goal[1] + difficulty]
在這個環境類別中，我們定義了 difficulty 方法來計算難度等級，get_task 方法來獲取當前難度等級，和 set_task 方法來設定所需難度等級。
課程學習
課程學習是一種強化學習的技術，允許我們逐步增加環境的難度等級，以便於模型的學習。要使用課程學習，我們需要定義一個課程學習的過程。
def curriculum_learning(env, agent):
# 定義課程學習的過程
difficulties = [1, 2, 3, 4, 5]
for difficulty in difficulties:
env.set_task(difficulty)
agent.train()
在這個過程中，我們先定義了一個難度等級的列表，然後逐步增加難度等級，並在每個難度等級下訓練模型。
玄貓的環境設定
現在，我們可以使用 CurriculumEnv 類別來設定環境，並使用課程學習的過程來訓練模型。
env = CurriculumEnv()
agent = Agent()
curriculum_learning(env, agent)
這樣，我們就可以使用課程學習的技術來訓練模型，並逐步增加環境的難度等級。
圖表翻譯：
graph LR
A[環境設定] --> B[課程學習]
B --> C[模型訓練]
C --> D[難度等級增加]
D --> B
這個圖表展示了環境設定、課程學習、模型訓練和難度等級增加的過程。
內容解密：
在這個章節中，我們探討瞭如何設定環境並應用課程學習的概念。課程學習是一種強化學習的技術，允許我們逐步增加環境的難度等級，以便於模型的學習。透過使用 CurriculumEnv 類別和課程學習的過程，我們可以訓練模型，並逐步增加環境的難度等級。
強化學習中的課程學習
在強化學習中，課程學習是一種讓智慧體逐步學習複雜任務的方法。這涉及到定義一個課程函式，該函式根據智慧體的訓練進度調整任務的難度。
定義課程函式
課程函式的作用是根據智慧體的訓練進度調整任務的難度。以下是一個簡單的課程函式例子：
def curriculum_fn(train_results, task_settable_env, env_ctx):
time_steps = train_results.get("timesteps_total")
difficulty = time_steps // 1000
print(f"Current difficulty: {difficulty}")
return difficulty
這個課程函式根據智慧體的訓練時間步數調整任務的難度。難度的調整間隔為1000時間步數。
測試課程函式
要測試課程函式，我們需要將其新增到強化學習演算法的配置中。以下是一個使用Ray RLlib的例子：
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
import tempfile
temp = tempfile.mkdtemp()
trainer = (
DQNConfig()
.environment(env=CurriculumEnv, env_task_fn=curriculum_fn)
.output(temp)
.build()
)
這個配置定義了一個DQN演算法，使用課程函式調整任務難度，並將訓練結果輸出到一個臨時目錄中。
CurriculumEnv環境
要使用課程函式，需要定義一個支援課程學習的環境。以下是一個簡單的環境例子：
class CurriculumEnv:
def __init__(self, config):
self.seeker = [0, 0]
self.goal = [10, 10]
self.difficulty = 0
def reset(self):
self.seeker = [0, 0]
self.difficulty = 0
def step(self, action):
# 執行動作並計算獎勵
reward = -1
done = False
return self.seeker, reward, done, {}
def get_task(self):
return self.difficulty
def set_task(self, task_difficulty):
while not self.difficulty <= task_difficulty:
self.reset()
def difficulty(self):
return abs(self.seeker[0] - self.goal[0]) + abs(self.seeker[1] - self.goal[1])
這個環境定義了一個簡單的尋路任務，智慧體需要從起點到達終點。環境的難度由距離起點和終點的距離決定。
訓練智慧體
使用上述配置和環境， мы可以訓練一個智慧體來學習這個課程。以下是一個簡單的訓練例子：
trainer.train()
這個命令將開始訓練智慧體，使用課程函式調整任務難度。訓練結果將被輸出到指定的臨時目錄中。
圖表翻譯：
graph LR
A[初始化環境] --> B[定義課程函式]
B --> C[配置強化學習演算法]
C --> D[訓練智慧體]
D --> E[輸出訓練結果]
這個圖表展示了課程學習的過程，從初始化環境到輸出訓練結果。
使用離線資料的強大技術
離線資料是一種強大的工具，能夠讓我們以更有效的方式進行機器學習和強化學習的訓練。透過收集和儲存資料，我們可以在稍後的時間點使用它們進行訓練，從而提高模型的效能。
從技術架構視角來看，本文深入探討了使用 Ray RLlib 構建多代理強化學習環境與訓練流程，涵蓋了從基本的多代理迷宮環境設定到進階的課程學習應用。分析了不同配置策略，例如 multi_agent 方法，以及如何定義策略對映函式來管理多個代理和策略。同時，也指出了程式碼範例中 gym.Env 需要繼承和實作的關鍵點，以及環境屬性 observation_space 和 action_space 的重要性。文章更進一步探討了更複雜的 11x11 迷宮環境建置，引入障礙物和負面獎勵機制，以及隨機化代理人起始位置，提升了強化學習的挑戰性。然而，程式碼範例中缺少 GymEnvironment 的具體定義，可能會影響讀者理解。此外，對於進階概念如經驗回放、目標網路和雙重學習的探討略顯不足。展望未來，整合更豐富的環境設定與更進階的強化學習演算法，例如深度強化學習和分散式強化學習，將能進一步提升模型效能。對於重視實務落地的開發者，建議深入研究 RLlib 的 API 檔案，並結合更具體的案例分析，才能更有效地將這些技術應用於實際專案中。
