Actor-Critic算法及其TensorFlow 2.0实现

人工智能

2023-10-22 18:42:49

引言

强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为的机器学习技术。强化学习中的智能体通常通过观察环境状态并采取相应行动来获得奖励或惩罚。智能体的目标是最大化其累积奖励。

Actor-Critic算法

Actor-Critic算法是强化学习中的一个重要算法，它结合了策略梯度定理和价值函数的思想，可以有效地解决连续动作控制问题。Actor-Critic算法由两个主要组件组成：

Actor：Actor是一个策略网络，它根据环境状态输出相应的动作。
Critic：Critic是一个价值网络，它根据环境状态和动作输出相应的价值函数。

Actor-Critic算法的工作原理如下：

Actor根据环境状态输出一个动作。
智能体根据Actor的输出采取相应的动作。
环境根据智能体的动作做出反应，并输出新的环境状态和奖励。
Critic根据新的环境状态和动作输出相应的价值函数。
Actor和Critic根据价值函数更新自己的参数。

TensorFlow 2.0实现

以下是一个使用TensorFlow 2.0实现的Actor-Critic算法示例：

import tensorflow as tf

class ActorCritic(tf.keras.Model):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(ActorCritic, self).__init__()
        self.actor = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh')
        ])
        self.critic = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
        ])

    def call(self, states):
        actions = self.actor(states)
        values = self.critic(states)
        return actions, values

actor_critic = ActorCritic(state_dim, action_dim)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

for episode in range(1000):
    # 初始化环境
    state = env.reset()

    # 轨迹初始化
    states, actions, rewards = [], [], []

    # 与环境交互
    while True:

        # 根据状态输出动作
        action = actor_critic(state)[0]

        # 根据动作与环境交互
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)

        # 将数据存入轨迹
        states.append(state)
        actions.append(action)
        rewards.append(reward)

        # 更新状态
        state = next_state

        # 判断是否终止
        if done:
            break

    # 计算累积奖励
    returns = tf.zeros_like(rewards)
    for i in range(len(rewards)):
        returns[i] = sum(rewards[i:])

    # 计算梯度
    with tf.GradientTape() as tape:
        # 计算演员和评论家的损失
        actor_loss = -tf.reduce_mean(tf.math.log(tf.clip_by_value(actor_critic(states)[0], 1e-10, 1.0)) * returns)
        critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(critic(states) - returns))

        # 计算总损失
        loss = actor_loss + critic_loss

    # 更新参数
    grads = tape.gradient(loss, actor_critic.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, actor_critic.trainable_variables))