【强化学习】demo系列——基于gym自定义RL环境

已经是全速前进了2024-03-30 8:21

文章目录

前言

gym是许多强化学习框架都支持了一种常见RL环境规范，实现简单，需要重写的api很少也比较通用。

本文旨在给出一个简单的基于gym的自定义单智能体强化学习环境demo

一、Gym环境类

1.1 gym.Env类框架

首先给出一个gym环境类的基本框架，继承gym.Env类，所列出来的方法均为必须实现的方法。我们一个一个方法简单介绍，

bash 复制代码 
import logging
import gym
import numpy as np
from gym.utils import seeding
import math

logger = logging.getLogger(__name__)

class TestEnv(gym.Env):

    def __init__(self):
        self.state = 0
    def reset(self，seed, options,infos=False):
    	self.state =0
    def step(self, action):   
        return state, reward, Done, Truncate,info
	def render(self):
		visual_demo()

1.2 初始化方法"init"

"init"方法是实例化对象时会自动执行的代码，在这里面可以定义好RL的观察空间（如果和状态空间不同的话可以加上状态空间）、动作空间、以及折扣因子等等参数，必须重写。比如：

bash 复制代码 
 def __init__(self):
        # 基本设置
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(2, 2), dtype=np.float32)  # 连续状态空间 2X2
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(2)    # 离散一维动作空间 0，1
        # self.action_space = gym.spaces.MultiDiscrete([ 5, 2, 2 ]) # 多维离散动作空间, 第一维有5个动作、第二维有2个动作..
        self.gamma = 1  # 折扣因子 
        # self.setting = Setting() # 实例化RL问题对象，可以将具体场景的RL问题相关设置打包放在Setting中，gym环境类只从里面取出状态、输入动作获得奖励。这样的话场景设置与rl设置可以比较清楚地分开。（仅个人编程习惯）

gym.spaces类给出了很多空间可供选择，这里动作状态空间实现上并无区别，要在初始化方法里明显指定这两个空间。

1.3 重置方法reset()

reset()方法也是必须重写的方法，它在每次RL一次任务结束时，会自动执行，将状态等相关设置再次初始化（因为init只会在实例化对象时执行一次，之后初始化就要在reset了），用于下次任务交互。

bash 复制代码 
  def reset(self，seed, options,infos=False):
        self.state = [[1,1],[2,2]] # 重新初始化状态 
        self.reward = 0  # 重置奖励值

新的gym标准中reset()方法加入了一些新的参数，输入随机种子，options和infos一般用不到可以直接不写，自动会用默认值。

1.4 每步迭代方法step()

RL通过状态输出一个动作，这个动作就会自动输入到step()方法中，用以计算reward和下一步的观察状态，并判断任务是否结束。

bash 复制代码 
    def step(self, action):    # 必须实现的函数，输入动作，输出下一步的状态、奖励、结束与否、其他可选info
        tmp_reward = reward_func(action) # 根据环境自定义的reward值
        self.reward += tmp_reward
        return self.state, self.reward, done,  truncated, info # done=True表示任务结束，truncated=True表示截断任务

这个方法自然也是必须重写的。

1.5 可视化任务过程方法render()

这个方法就不是必须的了，如果不重写的话，任务过程就不会进行可视化。如果有需要观测的内容，可以写在这，训练过程中每步动作都会自动执行render()方法。比如如果希望每次都能打印出当前的状态信息的话，可以写进去

bash 复制代码 
def render(self):
		print(self.state)

二、注册自定义环境到gym库中

写好了自定义的RL环境后，还需要注册到安装好的gym库中，不然导入的时候是没有办法成功的。

首先需要在gym/envs 文件目录下创建一个文件夹用于保存你的RL环境（./gymnasium/envs/MyEnv/mydemo.py），一般路径为./anaconda3/envs/RL/lib/python3.8/site-packages/gymnasium/envs。

在保存RL环境的文件夹下创建"init .py"文件用于链接python模块，./MyEnv/init.py，并在其中导入所写的RL环境类

bash 复制代码 
from gymnasium.envs.MyEnv.mydemo import TestEnv

最后，在"gym/envs/init.py"文件中注册自己的RL环境，在里面加上：

bash 复制代码 
register(
    id='TestEnv-v0',
    entry_point='gymnasium.envs.MyEnv:TestEnv',
    max_episode_steps=1000,
)

其中id是自定义RL环境的名称，可以按照自己习惯来取，在创建环境时用的就是这个。entry_point是自定义环境类的模块路径，这个一定不能出错（包括保存RL环境的文件夹名和自定义RL环境类名）

三、使用自定义RL环境

只要注册时候注意不要漏掉步骤或者文件名打错，使用的时候就不会报错了，直接使用如下代码即可实例化一个自定义的RL环境了：

bash 复制代码 
import gym
env = gym.make("TestEnv-v0")  # 注意，这里用的是你注册环境时给的id名称
env.reset() # 可以使用它的方法来测试一下效果
env.step(action) # 可以自己输几个动作试试看状态和奖励会怎么样

四、代码示例

这个给出完整的基于gym的自定义RL环境类的示例，一个简单的资源分配场景。

bash 复制代码 
import logging
import gym
import numpy as np
import math

logger = logging.getLogger(__name__)

class Setting():
        def __init__(self):
            self.BaseStationLocation = [0,0]
            self.UserLocation = [[1,1],[2,2]]
            self.RbInfo = [0.01,0.02]   # 按需自定义设置rb的相关信息
            self.RbAllocation = [0,0] #记录rb分配状态，可以用分配完了当作任务结束的标志
            self.bandwidth = 1 # 带宽
            self.p_t = 1  # 发射功率
            self.alpha = 2 # 路损因子
            self.sigma = 0.00001 # 噪声的单边功率谱密度
            self.reward = 0
        def random_move(self):
            random = [[0.1,0.1],[-0.1,-0.1]] # 每次分配用户随机移动到新位置，具体用random包可以实现
            self.UserLocation += random

        def reset(self):
            self.random_move() # 每次分配完成了，要重新开始时，在这里重置初始状态即可
        def data_rate(self,rb_index,user_index):  # 输入分配的资源块的索引、用户索引，计算返回速率
            if self.RbAllocation[rb_index] == 1:
                return 0  # 当前资源块已经分过了，得不到更多的速率奖励了
            else:
                self.RbAllocation[rb_index] = user_index + 1 # 表示rb_inex资源块分配给了用户user_index
            power = self.p_t /np.power(np.linalg.norm(self.BaseStationLocation-self.UserLocation[user_index]),self.alpha)
            rate = self.bandwidth*math.log(1+power/(self.sigma^2+self.RbInfo[rb_index]))
            return rate

class MyEnv(gym.Env):

    def __init__(self):
        # 基本设置
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(2, 2), dtype=np.float32)  # 状态空间，只考虑用户位置的话，设成2*2
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(2)    # 动作空间，这个是一维离散动作空间，即一次决定一个用户的分配0，1。
        # self.action_space = gym.spaces.Box(low=0,high=1,shape=2,dtype=np.int8) 如果要一次决定多个分配，就用离散向量表示动作
        self.gamma = 1  # 折扣因子 ，资源分配里不区分先后分配的重要性区别，设为1就行。直接不设也可以。
        self.setting = Setting() # 实例化资源分配对象

   
    def seed(self, seed=None):  # 这个似乎gym更新后改了，这里不用管
        self.np_random, seed = seeding.np_random(seed)
        return [seed]


    def step(self, action):    # 必须实现的函数，输入动作，输出下一步的状态、奖励、结束与否、其他可选info
        # 根据输入action，映射成资源分配，这里可以假设动作就是分配当前资源块与否
        # 然后计算指标与奖励，
        # 最后判断是否任务结束
        rb_index = self.setting.RbAllocation.index(0) # 找到第一个未分配的资源块，进行分配
        rate = self.setting.data_rate(rb_index,action) # action就是把当前资源块分配给哪个用户
        self.reward += rate
        return self.state, self.reward, done, truncated, info if 0 not in self.setting.RbAllocation else self.state, reward, done, truncated， info
      # 依次返回下一时刻的状态，当前的奖励（如果只有分配完才有奖励的话，当前奖励就是0），任务是否结束（True or False），info(可选的返回信息)
      # self.state如果每次动作会改变状态的话，也在step方法里去改变
      # 返回值的格式时由gym规范的，如果gym版本更新有改变这个规范的话，也要相应调整。


    def reset(self，seed=None,options=None,infos=False):
        # 环境状态的初始化，在创建环境时会自动执行该函数，输出初始化的state,每一次任务结束，重新开始一次任务时也会执行
        self.setting.reset()  
        self.state = self.setting.UserLocation
        self.reward = 0
        return self.state

    def render(self): # 这是一个可视化函数，如果不重写的话，训练过程就不会进行可视化。可以根据需要去设计
        print(self.setting.RbAllocation)  # 比如可以打印每一步step的分配情况

其他的场景根据需求去修改RL场景设置类Setting()以及RL参数与状态转移、奖励计算等细节即可。

总结

本文旨在从头至尾的完成基于gym的RL环境自定义，主要分为实现gym标准的几个方法，注册自定义环境，及使用三部分。尽可能简化了所有的代码内容，只作为demo理解每个方法需要实现哪些功能，而不涉及具体如果和完成某个任务。不过只要理解了本文的内容，写出用于自己建模问题的RL环境就轻而易举了。

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