MindSpore A2C强化学习算法详解

本文分享自华为云社区《MindSpore A2C 强化学习》，作者：irrational。

Advantage Actor-Critic（A2C）算法是一种结合了策略梯度（Actor）和价值函数（Critic）方法的强化学习算法。A2C算法在许多强化学习任务中表现优越，因为它能够利用价值函数来减少策略梯度的方差，同时直接优化策略。

A2C算法的核心思想

• Actor：根据当前策略选择动作。
• Critic：评估一个状态-动作对的值（通常是使用状态值函数或动作值函数）。
• 优势函数（Advantage Function）：用来衡量某个动作相对于平均水平的好坏，通常定义为A(s,a)=Q(s,a)−V(s)。

A2C算法的伪代码

以下是A2C算法的伪代码：

1. 初始化：初始化策略网络（Actor）和价值网络（Critic）的参数，以及它们的学习率。
2. 循环每个Episode：在每个Episode开始时，初始化状态。
3. 选择动作：根据当前策略从Actor中选择动作。
4. 执行动作：在环境中执行动作，并观察奖励和下一个状态。
5. 计算状态值：用Critic评估当前状态和下一个状态的值。
6. 计算TD误差：计算时序差分误差（Temporal Difference Error），它是当前奖励加上下一个状态的折扣值与当前状态值的差。
7. 更新Critic：根据TD误差更新价值网络的参数。
8. 计算优势函数：使用TD误差计算优势函数。
9. 更新Actor：根据优势函数更新策略网络的参数。
10. 更新状态：移动到下一个状态，重复上述步骤，直到Episode结束。

这个伪代码展示了A2C算法的核心步骤，实际实现中可能会有更多细节，如使用折扣因子γ、多个并行环境等。

代码如下：

首先初始化参数，然后我这里用cpu运行：options.device_targe = “CPU”

设置上下文管理器

展示结果：

下面我将详细解释你提供的 MindSpore A2C 算法训练配置参数的含义：

Actor 配置

• 
number

  : Actor 的实例数量，这里设置为1，表示使用一个 Actor 实例。
• 
type

  : Actor 的类型，这里使用
  
mindspore_rl.algorithm.a2c.a2c.A2CActor

  。
• 
params

  : Actor 的参数配置。
  • 
collect_environment

    和
    
eval_environment

    : 使用
    
PyFuncWrapper

    包装的
    
GymEnvironment

    ，用于数据收集和评估环境。
  • 
replay_buffer

    : 设置为
    
None

    ，表示不使用经验回放缓冲区。
  • 
a2c_net

    : Actor-Critic 网络，包含一个公共层、一个 Actor 层和一个 Critic 层，以及一个 Leaky ReLU 激活函数。
• 
policies

  和
  
networks

  : Actor 关联的策略和网络，这里主要是
  
a2c_net

  。

Learner 配置

• 
number

  : Learner 的实例数量，这里设置为1，表示使用一个 Learner 实例。
• 
type

  : Learner 的类型，这里使用
  
mindspore_rl.algorithm.a2c.a2c.A2CLearner

  。
• 
params

  : Learner 的参数配置。
  • 
gamma

    : 折扣因子，用于未来奖励的折扣计算。
  • 
state_space_dim

    : 状态空间的维度，这里为4。
  • 
action_space_dim

    : 动作空间的维度，这里为2。
  • 
a2c_net

    : Actor-Critic 网络定义，与 Actor 中相同。
  • 
a2c_net_train

    : 用于训练的网络，包含损失函数（SmoothL1Loss）、优化器（Adam）和梯度缩减器（Identity）。
• 
networks

  : Learner 关联的网络，包括
  
a2c_net_train

  和
  
a2c_net

  。

Policy and Network 配置

• 
type

  : 策略和网络的类型，这里使用
  
mindspore_rl.algorithm.a2c.a2c.A2CPolicyAndNetwork

  。
• 
params

  : 策略和网络的参数配置。
  • 
lr

    : 学习率，这里为0.01。
  • 
state_space_dim

    和
    
action_space_dim

    : 状态和动作空间的维度。
  • 
hidden_size

    : 隐藏层的大小，这里为128。
  • 
gamma

    : 折扣因子。
  • 
compute_type

    : 计算类型，这里为
    
mindspore.float32

    。
  • 
environment_config

    : 环境配置，包括环境 ID、入口、奖励阈值、最大步数等。

Collect Environment 配置

• 
number

  : 环境实例数量，这里为1。
• 
type

  : 环境的类型，这里使用
  
mindspore_rl.environment.gym_environment.GymEnvironment

  。
• 
wrappers

  : 环境使用的包装器，这里是
  
PyFuncWrapper

  。
• 
params

  : 环境的参数配置，包括环境名称
  
CartPole-v0

  和随机种子
  
42

  。

Eval Environment 配置

• 配置与
  
collect_environment

  类似，用于评估模型性能。

总结一下，这些配置定义了 Actor-Critic 算法在 MindSpore 框架中的具体实现，包括 Actor 和 Learner 的设置、策略和网络的参数，以及训练和评估环境的配置。这篇文章详细介绍了A2C强化学习算法的核心理念和在MindSpore框架中的具体实现细节。

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