在强化学习中,智能体(agent)是与环境进行交互并学习如何做出决策以达到某种目标的实体。智能体通常具有以下几个组成部分:
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策略(Policy):智能体的策略定义了在给定状态下选择动作的规则或概率分布。策略可以是确定性的,也可以是随机的。
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价值函数(Value Function):价值函数用于评估在某个状态或状态动作对下的长期累积奖励。它可以帮助智能体判断不同状态或状态动作对的好坏程度。
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学习算法(Learning Algorithm):学习算法是智能体用来更新策略和价值函数的方法,以便逐步提升性能。
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记忆(Memory):有时智能体会利用记忆来存储之前的经验,以便在学习过程中重复利用。
Ray 是一个用于构建分布式应用程序的高性能框架,可以用于加速强化学习的训练和部署。下面是一个简单的使用 Ray 的强化学习智能体示例代码,使用的是 OpenAI Gym 环境:
import ray
import gym
ray.init()
@ray.remote
class QLearningAgent:
def __init__(self, num_actions, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9, epsilon=0.1):
self.num_actions = num_actions
self.learning_rate = learning_rate
self.discount_factor = discount_factor
self.epsilon = epsilon
self.q_table = [0] * num_actions
def choose_action(self, state):
if ray.util.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:
return ray.util.random.randint(0, self.num_actions - 1) # 以 epsilon 概率随机选择动作
else:
return ray.util.numpy.argmax(ray.get(self.q_table[state])) # 根据 Q-value 选择最优动作
def update_q_table(self, state, action, reward, next_state):
old_value = ray.get(self.q_table[state][action])
next_max = ray.get(ray.util.numpy.max(self.q_table[next_state]))
new_value = (1 - self.learning_rate) * old_value + self.learning_rate * (reward + self.discount_factor * next_max)
self.q_table[state][action] = new_value
env = gym.make('CartPole-v1') # 创建 Gym 环境
num_actions = env.action_space.n # 动作空间大小
# 创建多个 Q-learning 智能体
agents = [QLearningAgent.remote(num_actions) for _ in range(4)]
# 在环境中执行一定数量的步骤,并让智能体学习
num_episodes = 1000
for _ in range(num_episodes):
state = env.reset() # 重置环境
while True:
actions = [agent.choose_action.remote(state) for agent in agents] # 智能体根据策略选择动作
actions = ray.get(actions)
next_state, reward, done, _ = env.step(actions[0]) # 只使用第一个智能体的动作
for agent in agents:
agent.update_q_table.remote(state, actions[0], reward, next_state) # 更新 Q-table
state = next_state
if done:
break
ray.shutdown()
在这个示例中,我们首先初始化了 Ray,然后定义了一个 Q-learning 智能体类 QLearningAgent
,其中使用了 @ray.remote
装饰器,将其变为 Ray Actor,使其能够在分布式环境中运行。然后我们创建了多个 Q-learning 智能体,并在环境中执行一定数量的步骤来让智能体学习。在学习过程中,智能体根据当前策略选择动作,然后更新 Q-table。最后,我们关闭了 Ray。