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Pytorch深度强化学习案例：基于DQN实现Flappy Bird游戏与分析

news 来源：原创 2024/5/2 19:09:14

1 案例介绍

Flappy Bird是一款由来自越南的独立游戏开发者Dong Nguyen所开发的作品，于2013年5月24日上线。

在Flappy Bird中，玩家只需要用一根手指来操控：点击一次屏幕，小鸟就会往上飞一次，不断地点击就会使小鸟不断往高处飞。放松手指，小鸟则会快速下降。所以玩家要控制小鸟一直向前飞行，然后注意躲避途中高低不平的管子。小鸟每安全穿过一个水管得1分，若撞上水管则游戏失败。

如图所示是用强化学习模型DQN训练AI完成Flappy Bird游戏的案例，接下来具体分析如何实现这个案例

在这里插入图片描述

2 构造深度Q网络

深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)的核心原理是通过

经验回放池
目标网络

拟合高维状态空间，是Q-Learning算法的深度学习版本。具体理论参考Pytorch深度强化学习(八)：基于价值的强化学习——DQN算法

具体到Flappy Bird游戏，结构如图所示：设置网络输入为游戏的连续四帧图片，使用卷积神经网络提取状态特征，最后输出为一个布尔值，即小鸟选择的动作——向上飞或下降。

在这里插入图片描述
实现如下

class DeepQNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DeepQNetwork, self).__init__()

        self.conv1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(4, 32, kernel_size=8, stride=4), nn.ReLU(inplace=True))
        self.conv2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2), nn.ReLU(inplace=True))
        self.conv3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1), nn.ReLU(inplace=True))

        self.fc1 = nn.Sequential(nn.Linear(7 * 7 * 64, 512), nn.ReLU(inplace=True))
        self.fc2 = nn.Linear(512, 2)

    def forward(self, input):
        output = self.conv1(input)
        output = self.conv2(output)
        output = self.conv3(output)
        output = output.view(output.size(0), -1)
        output = self.fc1(output)
        output = self.fc2(output)

        return output

3 经验回放与目标网络

考虑到强化学习采样的是连续非静态样本，样本间的相关性导致网络参数并非独立同分布，使训练过程难以收敛，因此设置经验池存储样本，再通过随机采样去除相关性。经验回放池的设置、存储与采样如下

replay_memory = []

# 将<s, a, r, s'>添加到经验回放池
replay_memory.append([state, action, reward, next_state, terminal])
if len(replay_memory) > opt["replay_memory_size"]:
    del replay_memory[0]

# 采样一个batch的数据
batch = sample(replay_memory, min(len(replay_memory), opt["batch_size"]))
state_batch, action_batch, reward_batch, next_state_batch, terminal_batch = zip(*batch)

考虑到若目标价值与当前价值是同一个网络时会导致优化目标不断变化，产生模型振荡与发散，因此构建结构相同但慢于更新的独立目标网络来评估目标价值，使模型更稳定

# 采用的网络
self.model = DQN(env.observation_space.shape, env.action_space.n).to(self.device)
self.target_model = DQN(env.observation_space.shape, env.action_space.n).to(self.device)
for target_param, param in zip(self.target_model.parameters(), self.model.parameters()):
    target_param.data.copy_(param)

# 更新target网络
for target_param, param in zip(self.target_model.parameters(), self.model.parameters()):
    target_param.data.copy_(self.tau * param + (1 - self.tau) * target_param)

4 训练流程

除了与环境的交互采样强化学习思想，其余步骤与深度学习训练相同

# 实例化DQN模型
model = DeepQNetwork()

# 设置优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=opt["lr"])
criterion = nn.MSELoss()

# 初始化环境
game_state = FlappyBird()
image, reward, terminal = game_state.step(0)
image = preProcessing(image[:game_state.screen_width, :int(game_state.base_y)], opt["image_size"], opt["image_size"])
image = torch.from_numpy(image)

# 获得状态, 将图片化为batch x in_channel x h x w
state = torch.cat(tuple(image for _ in range(4)))[None, :, :, :]
replay_memory = []

# 开始迭代
with tqdm(range(opt["num_iters"])) as bar:
    for i in bar:
        prediction = model(state)[0]
        
        # 动态调整贪心概率并执行贪心算法
        epsilon = opt["final_epsilon"] + (
                (opt["num_iters"] - i) * (opt["initial_epsilon"] - opt["final_epsilon"]) / opt["num_iters"])
        action = randint(0, 1) if random() <= epsilon else torch.argmax(prediction)

        # 获取下一个状态(时序差分)
        next_image, reward, terminal = game_state.step(action)
        next_image = preProcessing(next_image[:game_state.screen_width, :int(game_state.base_y)],
                        opt["image_size"], opt["image_size"])
        next_image = torch.from_numpy(next_image)
        next_state = torch.cat((state[0, 1:, :, :], next_image))[None, :, :, :]

        # 将<s, a, r, s'>添加到经验回放池
        ...
        
        # 采样一个batch的数据
        ...

        # 目标网络为训练样本添加标注信息，并与当前值网络做损失
        current_prediction_batch = model(state_batch)
        next_prediction_batch = model(next_state_batch)
        y_batch = torch.cat(
            tuple(reward if terminal else reward + opt["gamma"] * torch.max(prediction) for reward, terminal, prediction in
                zip(reward_batch, terminal_batch, next_prediction_batch)))
        q_value = torch.sum(current_prediction_batch * action_batch, dim=1)

        # 梯度优化
        optimizer.zero_grad()
        # y_batch = y_batch.detach()
        loss = criterion(q_value, y_batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        state = next_state