使用深度 Q 学习的 AI 驱动蛇游戏 源码分享

Posted 2021-09-07 JAVA炭烧

在构建基本的蛇游戏之后，现在我们将专注于如何将强化学习应用于它。

我们必须在这个项目中创建三个模块：

1.环境（我们刚刚构建的游戏）
2.模型（移动预测的强化模型）
3.代理（环境和模型之间的中介）

算法：

我们在棋盘上随机放置了蛇和食物。

• 使用 11 个值计算蛇的状态。如果有任何条件为真，则将该值设置为0，否则设置1。

如何定义 11 个状态
基于当前的 Head 位置代理将计算 11 个状态值，如上所述。

• 获得这些状态后，代理会将其传递给模型并执行下一步操作。
• 执行下一个状态后计算奖励。奖励定义如下：

吃食物：+10
游戏结束：-10
其他：0
更新 Q 值（稍后将讨论）并训练模型。

在分析了算法之后，现在我们必须建立思想来继续编码这个算法。

该模型：

神经网络模型

该模型是使用 Pytorch 设计的，但您也可以根据自己的舒适度使用 TensorFlow。

我们正在使用具有11 大小输入层和具有 256 个神经元和3 个神经 元 输出的 密集层的密集神经网络 。 您可以调整这些超参数以获得最佳结果。

模型如何工作？

• 游戏开始，Q值随机初始化。
• 系统获取当前状态 s。
• 它基于 s，随机或基于其神经网络执行一个动作。在训练的第一阶段，系统经常选择随机动作来最大化探索。后来，该系统越来越依赖其神经网络。
• 当 AI 选择并执行动作时，环境会给予奖励。然后，代理到达新状态并根据贝尔曼方程更新其 Q 值。
  
  贝尔曼方程
• 此外，对于每一步，它存储原始状态、动作、执行该动作后达到的状态、获得的奖励以及游戏是否结束。这些数据随后被采样以训练神经网络。此操作称为重放记忆。
• 重复最后两个操作，直到满足某个条件（例如：游戏结束）。

该项目的核心是您将要训练的模型，因为蛇将采取的动作的正确性完全取决于您构建的模型的质量。所以我想用部分代码向你解释这一点。

第一部分

class Linear_QNet(nn.Module):
	def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
		super().__init__()
		self.linear1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
		self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

	def forward(self, x):
		x = F.relu(self.linear1(x))
		x = self.linear2(x)
		return x

	def save(self, file_name='model_name.pth'):
		model_folder_path = 'Path'
		file_name = os.path.join(model_folder_path, file_name)
		torch.save(self.state_dict(), file_name)

第二部分

class QTrainer:
	def __init__(self,model,lr,gamma):
#Learning Rate for Optimizer
		self.lr = lr
#Discount Rate
		self.gamma = gamma
#Linear NN defined above.
		self.model = model
#optimizer for weight and biases updation
		self.optimer = optim.Adam(model.parameters(),lr = self.lr)
#Mean Squared error loss function
		self.criterion = nn.MSELoss()
		

	
	def train_step(self,state,action,reward,next_state,done):
		state = torch.tensor(state,dtype=torch.float)
		next_state = torch.tensor(next_state,dtype=torch.float)
		action = torch.tensor(action,dtype=torch.long)
		reward = torch.tensor(reward,dtype=torch.float)

#only one parameter to train,							 \\
	Hence convert to tuple of shape(1, x)
		if(len(state.shape) == 1):
#(1, x)
			state = torch.unsqueeze(state,0)
			next_state = torch.unsqueeze(next_state,0)
			action = torch.unsqueeze(action,0)
			reward = torch.unsqueeze(reward,0)
			done = (done, )

# 1. Predicted Q value with current state
		pred = self.model(state)
		target = pred.clone()
		for idx in range(len(done)):
			Q_new = reward[idx]
			if not done[idx]:
				Q_new = reward[idx] +
				self.gamma * torch.max(self.model(next_state[idx]))
			target[idx][torch.argmax(action).item()] = Q_new
# 2. Q_new = reward + gamma * max(next_predicted Qvalue)
#pred.clone()
#preds[argmax(action)] = Q_new
		self.optimer.zero_grad()
		loss = self.criterion(target,pred)
		loss.backward() # backward propogation of loss

		self.optimer.step()

代理

从环境中获取蛇的当前状态。

def get_state(self, game):
	head = game.snake[0]
	point_l = Point(head.x - BLOCK_SIZE, head.y)
	point_r = Point(head.x + BLOCK_SIZE, head.y)
	point_u = Point(head.x, head.y - BLOCK_SIZE)
	point_d = Point(head.x, head.y + BLOCK_SIZE)

	dir_l = game.direction == Direction.LEFT
	dir_r = game.direction == Direction.RIGHT
	dir_u = game.direction == Direction.UP
	dir_d = game.direction == Direction.DOWN

	state = [
		# Danger Straight
		(dir_u and game.is_collision(point_u))or
		(dir_d and game.is_collision(point_d))or
		(dir_l and game.is_collision(point_l))or
		(dir_r and game.is_collision(point_r)),

		# Danger right
		(dir_u and game.is_collision(point_r))or
		(dir_d and game.is_collision(point_l))or
		(dir_u and game.is_collision(point_u))or
		(dir_d and game.is_collision(point_d)),

		# Danger Left
		(dir_u and game.is_collision(point_r))or
		(dir_d and game.is_collision(point_l))or
		(dir_r and game.is_collision(point_u))or
		(dir_l and game.is_collision(point_d)),

		# Move Direction
		dir_l,
		dir_r,
		dir_u,
		dir_d,

		# Food Location
		game.food.x < game.head.x, # food is in left
		game.food.x > game.head.x, # food is in right
		game.food.y < game.head.y, # food is up
		game.food.y > game.head.y # food is down
	]
	return np.array(state, dtype=int)

调用模型获取蛇的下一个状态

def get_action(self, state):
	# 随机移动: tradeoff explotation / exploitation
	self.epsilon = 80 - self.n_game
	final_move = [0, 0, 0]
	if(random.randint(0, 200) < self.epsilon):
		move = random.randint(0, 2)
		final_move[move] = 1
	else:
		state0 = torch.tensor(state, dtype=torch.float).cuda()
		prediction = self.model(state0).cuda() # prediction by model
		move = torch.argmax(prediction).item()
		final_move[move] = 1
	return final_move

• 在环境中播放模型预测的步骤。
• 存储当前状态、执行的移动和奖励。
• 根据执行的移动和环境获得的奖励训练模型。（训练短记忆）

def train_short_memory(self, state, action, reward, next_state, done):
	self.trainer.train_step(state, action, reward, next_state, done)

• 如果游戏因撞墙或身体而结束，则根据到目前为止执行的所有移动来训练模型并重置环境。（训练长记忆）。以 1000 的批量大小进行训练。

def train_long_memory(self):
	if (len(self.memory) > BATCH_SIZE):
		mini_sample = random.sample(self.memory, BATCH_SIZE)
	else:
		mini_sample = self.memory
	states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*mini_sample)
	self.trainer.train_step(states, actions, rewards, next_states, dones)

训练模型需要大约 100 个时期才能获得更好的性能。查看我的训练进度。

输出：

• 要运行此游戏，请先在 anaconda 提示符或（任何平台）中创建一个环境。然后安装必要的模块，如 Pytorch（用于 DQ
  学习模型）、Pygame（用于游戏的视觉效果）和其他基本模块。
• 然后在刚刚创建的环境中运行agent.py文件，开始训练，你会看到如下两个GUI，一个是训练进度，一个是AI驱动的snake game。
• 达到一定分数后可以退出游戏，刚刚训练好的模型会保存在models.py的save函数中定义的路径中。

将来，您只需更改 agent.py 文件中的代码即可使用此训练模型，如下所示：

self.model.load_state_dict(torch.load('PATH'))

注意： 注释掉所有训练函数调用。

培训进度

第一代版本

第二代版本

源代码： SnakeGameAI

应用：

该项目的目标是提出一个想法，即如何应用强化学习以及如何将其用于现实世界的应用程序，例如自动驾驶汽车（例如：AWS DeepRacer）、在装配线上训练机器人等等…

提示：

使用单独的环境并安装所有必需的模块。（可以使用anaconda环境）
为了训练模型，您可以使用 GPU 进行更快的训练。

总结

前段时间，在和群友聊天时，把今年他们见到的一些源码 书籍 学习视频整理了一番，于是有了以下合集，也一起分享给大家~ 有需要的小伙伴可以加我v：JYSH1W



有需要的小伙伴可以加我v：JYSH1W