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系列专栏:机器学习系列专栏

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目录

 一.AI序列决策问题

1.序列决策问题的特点：

2.解决序列决策问题的AI方法：

3.序列决策问题的应用场景：

二深度Q网络（Deep Q-Networks, DQN）解决序列决策问题

1.什么是DQN 

2.DNN如何训练

三.Python实现DQN算法训练过程

---

 一.AI序列决策问题

AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。

1.序列决策问题的特点：

1. 时间维度：决策不是一次性的，而是需要在一系列时间步骤中进行。每个决策都会影响后续的状态和可能的决策。

2. 状态变化：智能体的每个决策都会使环境从一个状态转移到另一个状态。状态可以是环境的描述，如游戏的当前分数、机器人的位置等。

3. 奖励反馈：智能体在每个时间步骤做出决策后，环境会提供一个奖励（或惩罚），这是对智能体决策好坏的反馈。

4. 长期目标：智能体的目标通常是长期的，比如最大化累积奖励、达到最终的胜利状态或完成任务。

5. 不确定性：智能体在做出决策时可能无法完全了解环境的全部特性，因此需要在不确定性中做出最优的选择。

2.解决序列决策问题的AI方法：

1. 强化学习：通过智能体与环境的交互来学习最优策略。智能体通过尝试不同的行动并接收环境的奖励或惩罚来学习。

2. 动态规划：一种基于模型的优化方法，通过预测未来的状态和奖励来计算当前行动的价值。

3. 蒙特卡洛方法：通过随机模拟来估计行动的价值，适用于难以精确建模的环境。

4. 时序差分学习：结合了动态规划和蒙特卡洛方法的特点，通过学习状态和行动之间的差异来更新价值估计。

5. 深度学习：使用深度神经网络来近似复杂的价值函数或策略函数，尤其在状态空间高维且连续时表现出色。

3.序列决策问题的应用场景：

• 游戏AI：如棋类游戏、电子游戏等，智能体需要通过一系列行动来赢得比赛。
• 机器人控制：机器人需要根据环境的变化做出连续的移动和操作决策。
• 自动驾驶汽车：汽车需要根据路况和交通规则做出连续的驾驶决策。
• 资源管理：如电网管理、网络带宽分配等，需要根据实时数据做出一系列调度决策。

AI序列决策问题是人工智能中一个非常重要且活跃的研究领域，它不仅挑战着智能体在复杂环境中的学习能力，也推动了AI技术在多个领域的应用和发展。

二深度Q网络（Deep Q-Networks, DQN）解决序列决策问题

1.什么是DQN 

DQN属于DRL（深度强化学习）的一种，它是深度学习与Q学习的结合体。使用 Q-learning 因为采用S-A表格的局限性，当状态和行为的组合不可穷尽时，就无法通过查表的方式选取最优的Action了。这时候就该想到深度学习了，想通过深度学习找到最优解在很多情况下确实不太靠谱，但是找到一个无限逼近最优解的次优解，倒是没有问题的。因此DQN实际上，总体思路还是用的Q学习的思路，不过对于给定状态选取哪个动作所能得到的Q值，却是由一个深度神经网络来计算的了，其流程图如下：

  

2.DNN如何训练

现在我们的选择哪个动作，是由DNN来做决定的，因此我们需要训练DNN以使其能达到令人满意的表现。这显然是一个监督学习的问题，那么训练集是什么，标签是什么，损失函数又是什么？
首先，我们DNN的输出值，自然是在给定状态的情况下，执行各action后能得到的Q值。然而事实上我们在很多情况下并不知道最优的Q值是什么，比如自动驾驶、围棋等情况，所以似乎我们没法给出标签。但是什么是不变的呢？Reward！
对状态s，执行动作a，那么得到的reward是一定的，而且是不变的！因此需要考虑从reward下手，让预测Q值和真实Q值的比较问题转换成让模型实质上在拟合reward的问题。
如果不能很好的理解，请看下面公式，下面公式中target是什么我们会在后面说到，这里先忽略它，那个红色的 θi- 我们也暂且将它当成 θi来看这个公式描述的就是模型的损失函数，大括号外面就是求一个均方差，我们主要看括号里面。前面被target标出来的地方是这一步得到的reward+下一状态所能得到的最大Q值，它们减去这一步的Q值，那么实际上它们的差就是实际reward减去现有模型认为在s下采取a时能得到的reward值。

现在的问题就已经转换为需要一组训练集，它能够提供一批四元组（s, a, r, s’），其中s’为s执行a后的下一个状态。如果能有这样一个四元组，就能够用来训练DNN了，这就是我们要介绍的Experience reply。
Experience Reply
前面提到我们需要一批四元组（s, a, r, s’）来进行训练，因此我们需要缓存一批这样的四元组到经验池中以供训练之用。由于每次执行一个动作后都能转移到下一个状态，并获得一个reward，因此我们每执行一次动作后都可以获得一个这样的四元组，也可以将这个四元组直接放入经验池中。
我们知道这种四元组之间是存在关联性的，因为状态的转移是连续的，如果直接按顺序取一批四元组作为训练集，那么是容易过拟合的，因为训练样本间不是独立的！为解决这个问题，我们可以简单地从经验池中随机抽取少量四元组作为一个batch，这样既保证了训练样本是独立同分布的，也使得每个batch样本量不大，能加快训练速度。 训练的伪代码为:

Target Network
上面的代码似乎已经能够正常运行了，为什么又冒出一个target network呢？回想下前面那个公式，这里重新搬到下面来，是不是之前说target和θi-都先忽略，现在就解释一下为什么

 

这个公式里θi-和θi肯定是有区别的，不然也不会使用两个符号了。事实上，我们需要设计两个DNN，它们结构完全一样，但是参数不一样，即神经网络中各层的权重、偏置等，一个的参数是θi-，而另一个是θi。我们每次迭代中，更新的是θi而不更新θi-，且规定每运行C步后让θi- = θi。而其θi-所在的网络就被称为target network。
为什么要弄这么奇怪的东西？
这也是为了防止过拟合。试想如果只有一个神经网络，那么它就在会不停地更新，那么它所追求的目标是在一直改变的，即在θ改变的时候，不止Q(s, a)变了，max Q(s’, a’)也变了。这样的好处是使得上面公式中target所标注的部分是暂时固定的，我们不断更新θ追逐的是一个固定的目标，而不是一直改变的目标。
如果做了这种考虑，那么伪代码就要做一点点修改了，修改后如下，大家可以对比着看： 

三.Python实现DQN算法训练过程

在DQN中，Q值表中表示的是当前已学习到的经验。而根据公式计算出的 Q 值是agent通过与环境交互及自身的经验总结得到的一个分数（即：目标 Q 值）。最后使用目标 Q 值(target_q)去更新原来旧的 Q 值(q)。而目标 Q 值与旧的 Q 值的对应关系，正好是监督学习神经网络中结果值与输出值的对应关系。

所以，loss = (target_q - q)^2

即：整个训练过程其实就是 Q 值(q)向目标 Q 值(target_q)逼近的过程。

用TensorFlow实现的Deep Q-Network（DQN）的例子

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


class DeepQNetwork:
    r = np.array([[-1, -1, -1, -1, 0, -1],
                  [-1, -1, -1, 0, -1, 100.0],
                  [-1, -1, -1, 0, -1, -1],
                  [-1, 0, 0, -1, 0, -1],
                  [0, -1, -1, 1, -1, 100],
                  [-1, 0, -1, -1, 0, 100],
                  ])

    # 执行步数。
    step_index = 0

    # 状态数。
    state_num = 6

    # 动作数。
    action_num = 6

    # 训练之前观察多少步。
    OBSERVE = 1000.

    # 选取的小批量训练样本数。
    BATCH = 20

    # epsilon 的最小值，当 epsilon 小于该值时，将不在随机选择行为。
    FINAL_EPSILON = 0.0001

    # epsilon 的初始值，epsilon 逐渐减小。
    INITIAL_EPSILON = 0.1

    # epsilon 衰减的总步数。
    EXPLORE = 3000000.

    # 探索模式计数。
    epsilon = 0

    # 训练步数统计。
    learn_step_counter = 0

    # 学习率。
    learning_rate = 0.001

    # γ经验折损率。
    gamma = 0.9

    # 记忆上限。
    memory_size = 5000

    # 当前记忆数。
    memory_counter = 0

    # 保存观察到的执行过的行动的存储器，即：曾经经历过的记忆。
    replay_memory_store = deque()

    # 生成一个状态矩阵（6 X 6），每一行代表一个状态。
    state_list = None

    # 生成一个动作矩阵。
    action_list = None

    # q_eval 网络。
    q_eval_input = None
    action_input = None
    q_target = None
    q_eval = None
    predict = None
    loss = None
    train_op = None
    cost_his = None
    reward_action = None

    # tensorflow 会话。
    session = None

    def __init__(self, learning_rate=0.001, gamma=0.9, memory_size=5000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.gamma = gamma
        self.memory_size = memory_size

        # 初始化成一个 6 X 6 的状态矩阵。
        self.state_list = np.identity(self.state_num)

        # 初始化成一个 6 X 6 的动作矩阵。
        self.action_list = np.identity(self.action_num)

        # 创建神经网络。
        self.create_network()

        # 初始化 tensorflow 会话。
        self.session = tf.InteractiveSession()

        # 初始化 tensorflow 参数。
        self.session.run(tf.initialize_all_variables())

        # 记录所有 loss 变化。
        self.cost_his = []

    def create_network(self):
        """
        创建神经网络。
        :return:
        """
        self.q_eval_input = tf.placeholder(shape=[None, self.state_num], dtype=tf.float32)
        self.action_input = tf.placeholder(shape=[None, self.action_num], dtype=tf.float32)
        self.q_target = tf.placeholder(shape=[None], dtype=tf.float32)

        neuro_layer_1 = 3
        w1 = tf.Variable(tf.random_normal([self.state_num, neuro_layer_1]))
        b1 = tf.Variable(tf.zeros([1, neuro_layer_1]) + 0.1)
        l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(self.q_eval_input, w1) + b1)

        w2 = tf.Variable(tf.random_normal([neuro_layer_1, self.action_num]))
        b2 = tf.Variable(tf.zeros([1, self.action_num]) + 0.1)
        self.q_eval = tf.matmul(l1, w2) + b2

        # 取出当前动作的得分。
        self.reward_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.q_eval, self.action_input), reduction_indices=1)
        self.loss = tf.reduce_mean(tf.square((self.q_target - self.reward_action)))
        self.train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)

        self.predict = tf.argmax(self.q_eval, 1)

    def select_action(self, state_index):
        """
        根据策略选择动作。
        :param state_index: 当前状态。
        :return:
        """
        current_state = self.state_list[state_index:state_index + 1]

        if np.random.uniform() < self.epsilon:
            current_action_index = np.random.randint(0, self.action_num)
        else:
            actions_value = self.session.run(self.q_eval, feed_dict={self.q_eval_input: current_state})
            action = np.argmax(actions_value)
            current_action_index = action

        # 开始训练后，在 epsilon 小于一定的值之前，将逐步减小 epsilon。
        if self.step_index > self.OBSERVE and self.epsilon > self.FINAL_EPSILON:
            self.epsilon -= (self.INITIAL_EPSILON - self.FINAL_EPSILON) / self.EXPLORE

        return current_action_index

    def save_store(self, current_state_index, current_action_index, current_reward, next_state_index, done):
        """
        保存记忆。
        :param current_state_index: 当前状态 index。
        :param current_action_index: 动作 index。
        :param current_reward: 奖励。
        :param next_state_index: 下一个状态 index。
        :param done: 是否结束。
        :return:
        """
        current_state = self.state_list[current_state_index:current_state_index + 1]
        current_action = self.action_list[current_action_index:current_action_index + 1]
        next_state = self.state_list[next_state_index:next_state_index + 1]
        # 记忆动作(当前状态， 当前执行的动作， 当前动作的得分，下一个状态)。
        self.replay_memory_store.append((
            current_state,
            current_action,
            current_reward,
            next_state,
            done))

        # 如果超过记忆的容量，则将最久远的记忆移除。
        if len(self.replay_memory_store) > self.memory_size:
            self.replay_memory_store.popleft()

        self.memory_counter += 1

    def step(self, state, action):
        """
        执行动作。
        :param state: 当前状态。
        :param action: 执行的动作。
        :return:
        """
        reward = self.r[state][action]

        next_state = action

        done = False

        if action == 5:
            done = True

        return next_state, reward, done

    def experience_replay(self):
        """
        记忆回放。
        :return:
        """
        # 随机选择一小批记忆样本。
        batch = self.BATCH if self.memory_counter > self.BATCH else self.memory_counter
        minibatch = random.sample(self.replay_memory_store, batch)

        batch_state = None
        batch_action = None
        batch_reward = None
        batch_next_state = None
        batch_done = None

        for index in range(len(minibatch)):
            if batch_state is None:
                batch_state = minibatch[index][0]
            elif batch_state is not None:
                batch_state = np.vstack((batch_state, minibatch[index][0]))

            if batch_action is None:
                batch_action = minibatch[index][1]
            elif batch_action is not None:
                batch_action = np.vstack((batch_action, minibatch[index][1]))

            if batch_reward is None:
                batch_reward = minibatch[index][2]
            elif batch_reward is not None:
                batch_reward = np.vstack((batch_reward, minibatch[index][2]))

            if batch_next_state is None:
                batch_next_state = minibatch[index][3]
            elif batch_next_state is not None:
                batch_next_state = np.vstack((batch_next_state, minibatch[index][3]))

            if batch_done is None:
                batch_done = minibatch[index][4]
            elif batch_done is not None:
                batch_done = np.vstack((batch_done, minibatch[index][4]))

        # q_next：下一个状态的 Q 值。
        q_next = self.session.run([self.q_eval], feed_dict={self.q_eval_input: batch_next_state})

        q_target = []
        for i in range(len(minibatch)):
            # 当前即时得分。
            current_reward = batch_reward[i][0]

            # # 游戏是否结束。
            # current_done = batch_done[i][0]

            # 更新 Q 值。
            q_value = current_reward + self.gamma * np.max(q_next[0][i])

            # 当得分小于 0 时，表示走了不可走的位置。
            if current_reward < 0:
                q_target.append(current_reward)
            else:
                q_target.append(q_value)

        _, cost, reward = self.session.run([self.train_op, self.loss, self.reward_action],
                                           feed_dict={self.q_eval_input: batch_state,
                                                      self.action_input: batch_action,
                                                      self.q_target: q_target})

        self.cost_his.append(cost)

        # if self.step_index % 1000 == 0:
        #     print("loss:", cost)

        self.learn_step_counter += 1

    def train(self):
        """
        训练。
        :return:
        """
        # 初始化当前状态。
        current_state = np.random.randint(0, self.action_num - 1)
        self.epsilon = self.INITIAL_EPSILON

        while True:
            # 选择动作。
            action = self.select_action(current_state)

            # 执行动作，得到：下一个状态，执行动作的得分，是否结束。
            next_state, reward, done = self.step(current_state, action)

            # 保存记忆。
            self.save_store(current_state, action, reward, next_state, done)

            # 先观察一段时间累积足够的记忆在进行训练。
            if self.step_index > self.OBSERVE:
                self.experience_replay()

            if self.step_index > 10000:
                break

            if done:
                current_state = np.random.randint(0, self.action_num - 1)
            else:
                current_state = next_state

            self.step_index += 1

    def pay(self):
        """
        运行并测试。
        :return:
        """
        self.train()

        # 显示 R 矩阵。
        print(self.r)

        for index in range(5):

            start_room = index

            print("#############################", "Agent 在", start_room, "开始行动", "#############################")

            current_state = start_room

            step = 0

            target_state = 5

            while current_state != target_state:
                out_result = self.session.run(self.q_eval, feed_dict={
                    self.q_eval_input: self.state_list[current_state:current_state + 1]})

                next_state = np.argmax(out_result[0])

                print("Agent 由", current_state, "号房间移动到了", next_state, "号房间")

                current_state = next_state

                step += 1

            print("Agent 在", start_room, "号房间开始移动了", step, "步到达了目标房间 5")

            print("#############################", "Agent 在", 5, "结束行动", "#############################")


if __name__ == "__main__":
    q_network = DeepQNetwork()
    q_network.pay()

这个DQN实现是一个简化的版本，简单介绍一下。在实际应用中，可能需要对网络结构、训练过程和超参数进行调整和优化。此外，代码中的 r 矩阵定义了状态转移和奖励，这是一个特定于问题的矩阵，需要根据具体问题进行设计

以上就算关于DQN的简单介绍.感谢你的阅读.