对马尔可夫奖励的理解
- 公式：V(s) = R(s) + γ * V(s')
V(s) 代表当前状态 s 的价值。
R(s) 代表从状态 s 到下一个状态 s' 执行某个动作后所获得的即时奖励。
γ 是折扣因子，它表示未来奖励的重要性，通常取值在 0 到 1 之间。
V(s') 代表下一个状态 s' 的价值。 - 理解
- 如果折扣因子γ为1，那么从现在开始，一直到结束，所有的即时奖励加在一起就是当前状态的价值。所以，现在的价值是以后的所有即时奖励决定的。但是，实际中，γ是0到1的一个小数。就是说，相同的动作，离现在越远，带来的收益越小。还有，我发现，终点是没有价值的，或者他的价值对于算法没有帮助，只是终点前一步到终点这个动作，或者状态转移产生了一个大的奖励。不知道对不对。请大家提出意见。
- 假设我们把所有的状态价值放在一个shape为（16，4）的表格里，我们把它称为Q表。16代表16个格子，4代表每一个动作。（数字是16，4是因为图片有16个格子，每个格子都能执行四个动作，这里只是举个简单的例子，你有多少种状态和有几个动作都没有关系，可以随便改，只要合理）。初始值都为0。就是说当前所有位置的所有动作的价值都为0。
- 在这个格子里，我们的目的是走到终点。规则是，每次任意方向走一步，走到终点胜利，走到陷阱，就失败。胜利与失败就结束游戏。胜利，这次游戏的一分，失败则是得-100分。每走一步扣一分。
- 要知道，Q表的所有格子初始值为0，是不符合现实的，那么，怎么把值逐步更改为现实中对应的值呢？
- 假设，我们走对了一次，倒数第二个格子，在向终点方向的那个动作就有了价值（不是0了，而且大于0）。
- 假设，我们走错了一次，那么走错的倒数第二个格子，向陷阱走的那个动作就有了价值，（不是0，并且小于0）。这样打完一局游戏，不论走对还是走错，都会产生1个有价值的格子。如果这个格子不是起点，那就肯定还有倒数第三个格子，根据公式，倒数第三个格子的那个方向价值也能算出来。如果倒数第三个格子不是起点...就这样，一点一点的"辐射"。所有的，走过的格子都有了价值。
- 假如走到了一个格子，我们只要查Q表，就能知道，往哪里走比较安全，能通向终点，往哪里走比较危险，会掉进陷阱。所以Q表会指引我们，走向正确的道路，避开危险的道路。
- 算法成立的前提是，有过走成功的经历，这样才会把最终的那个奖励，"扩散"到起点。
- 实际上，我们不是直接从终点扩散的，而是直接采样足够多的样本，一点点更新Q表。比如，我们采样到一步数据，拿Q表查询 当前状态的当前动作的价值（V(s) ）计作A ，还有查询 下一个状态的价值（V(s') ）计作B 。再拿到这一步的奖励R(s)计作R ，假设折扣是0.9，那么A = R+0.9*B 。看到没有，是未来的价值决定现在的价值。如果Q表是正确的，这个等式就成立，但是我们会发现有误差，所以，我们得计算出误差（等式右边减去左边），误差 = （R+0.9*B - A）0.1，0.1是学习率，再拿这个 误差 更新A，就是Q表中，当前的状态这个动作的价值。这样，Q表就会距离理想中的绝对正确的Q表更进一步了。至于为什么有学习率，我的理解是，R+0.9*B这个东西也是估算出来的，不是真正的值，（但是按道理他是和奖励R决定A的），所以只取用他的 影响*，不取用他真正的值。**（大家可以谈谈自己的看法，本人能力尚浅）**什么是影响，我也不清楚，可能在这个领域有他的名字，只是我不知道，或者没有察觉出是哪个概念。
关于陷阱的作用
- 加入把打叉的都变成陷阱，那么，我们就会更快的到达终点，因为走进陷阱后，Q表就不会让他再次掉进陷阱。所以说，陷阱在某种程度上，帮助我们接近终点。有不同意见，可以提出来，让大家讨论。
代码，上面的链接里有完整版。还有视频，我也是从B站找到的
- 这个代码在2023-10-11 跑成功过
- gym== 0.26.2
- python == 3.9
- ipython == 8.16.1
- ipython-genutils == 0.2.0 （不确定有没有用到）
- 用的conda（这个倒是无所谓）
python
import random
import gym
import numpy as np
from IPython import display
class NasWrapper(gym.Wrapper):
def __init__(self):
env = gym.make('FrozenLake-v1',
render_mode='rgb_array',
is_slippery=False)
super(NasWrapper, self).__init__(env)
self.env = env
def reset(self):
state, _ = self.env.reset()
return state
def step(self, action):
state, reward, terminated, truncated, info = self.env.step(action)
over = terminated or truncated
if not over:
reward = -1
# elif reward == 1:
# reward = 100
if over and reward == 0:
reward = -100
return state, reward, over
def show(self):
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(3, 3))
plt.imshow(self.env.render())
plt.show()
nw = NasWrapper()
Q = np.zeros((16, 4))
def play(isShow=False):
data = []
reword_sum = 0
state = nw.reset()
over = False
while not over:
action = Q[state].argmax()
if random.random() < 0.1:
action = nw.action_space.sample()
next_state, reward, over = nw.step(action)
reword_sum += reward
data.append((state, action, reward, next_state, over))
state = next_state
if isShow:
display.clear_output(wait=True)
nw.show()
return data, reword_sum
class Pool():
def __init__(self):
self.pool = []
def __len__(self):
return len(self.pool)
def __getitem__(self, item):
return self.pool[item]
def update(self):
old_len = len(pool)
while len(pool) - old_len < 200:
self.pool.extend(play()[0])
self.pool = self.pool[-10000:]
# 获取一批数据样本
def sample(self):
return random.choice(self.pool)
pool = Pool()
# pool.update()
def train():
for epoch in range(100):
pool.update()
for i in range(100):
state, action, reward, next_state, over = pool.sample()
value = Q[state, action]
target = Q[next_state].max() * 0.9 + reward
update = (target - value) * 0.1
Q[state, action] += update
if epoch % 100 == 0:
print(epoch, len(pool), play()[-1])
train()
print("train ok")
print(Q)
play(isShow=True)
# nw.reset()
# while True:
# inputNumber = input()
# print("---")
# nw.step(int(inputNumber))
# nw.show()