В этой статье блога мы рассмотрим различные методы работы со средой LunarLander-v2 с использованием методов обучения с подкреплением. Мы предоставим примеры кода для каждого метода, чтобы помочь вам понять и эффективно их реализовать. Независимо от того, новичок вы или опытный практик, это руководство даст вам знания, необходимые для достижения успеха в LunarLander-v2.

Методы и примеры кода:

1. Случайные действия:

   • Описание: Этот подход предполагает выполнение случайных действий для исследования окружающей среды. Он служит основой для оценки других методов.
   • Пример кода:

     import gym
     env = gym.make("LunarLander-v2")
     env.reset()
     done = False
     while not done:
      action = env.action_space.sample()
      observation, reward, done, info = env.step(action)
      env.render()
     env.close()

2. Вопрос-обучение:

   • Описание: Q-Learning – это немодальный и внеполитический алгоритм, который изучает оптимальную функцию действия и ценности.
   • Пример кода:

     import gym
     import numpy as np
     env = gym.make("LunarLander-v2")
     env.reset()
     q_table = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])
     alpha = 0.1  # Learning rate
     gamma = 0.6  # Discount factor
     epsilon = 0.1  # Exploration rate
     for episode in range(1, 1001):
      state = env.reset()
      done = False
      while not done:
          if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
              action = env.action_space.sample()
          else:
              action = np.argmax(q_table[state])
          next_state, reward, done, info = env.step(action)
          q_table[state, action] += alpha * (
                  reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state, action])
          state = next_state
      if episode % 100 == 0:
          print(f"Episode: {episode}")
     env.close()

3. Deep Q-Network (DQN):

   • Описание: DQN — это метод глубоких нейронных сетей, сочетающий глубокое обучение с Q-обучением. Он использует нейронную сеть для аппроксимации функции «действие-ценность».
   • Пример кода:

     import gym
     import numpy as np
     from tensorflow.keras.models import Sequential
     from tensorflow.keras.layers import Dense
     from tensorflow.keras.optimizers import Adam
     env = gym.make("LunarLander-v2")
     env.reset()
     states = env.observation_space.shape[0]
     actions = env.action_space.n
     def build_model():
      model = Sequential()
      model.add(Dense(24, input_dim=states, activation='relu'))
      model.add(Dense(24, activation='relu'))
      model.add(Dense(actions, activation='linear'))
      model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))
      return model
     model = build_model()
     # Training the model using DQN
     env.close()

4. Оптимизация ближайшей политики (PPO):

   • Описание: PPO – это алгоритм оптимизации политики, целью которого является поиск оптимальной политики путем итеративного обновления параметров политики.
   • Пример кода:

     import gym
     import numpy as np
     import tensorflow as tf
     from tensorflow.keras.layers import Dense
     from tensorflow.keras.optimizers import Adam
     from tensorflow.keras import Model
     env = gym.make("LunarLander-v2")
     env.reset()
     state_dim = env.observation_space.shape[0]
     action_dim = env.action_space.n
     class PPOAgent:
      def __init__(self):
          self.model = self.build_model()
      def build_model(self):
          inputs = tf.keras.Input(shape=(state_dim,))
          dense1 = Dense(64, activation='relu')(inputs)
          dense2 = Dense(64, activation='relu')(dense1)
          action_logits = Dense(action_dim)(dense2)
          value = Dense(1)(dense2)
          model = Model(inputs=inputs, outputs=[action_logits, value])
          model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0003))
          return model
      # PPO training loop
     agent = PPOAgent()
     env.close()