【转载】 强化学习（十）Double DQN (DDQN)

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https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html

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        在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。

本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning>。

1. DQN的目标Q值计算问题

在DDQN之前，基本上所有的目标Q值都是通过贪婪法直接得到的，无论是Q-Learning， DQN(NIPS 2013)还是 Nature DQN，都是如此。比如对于Nature DQN,虽然用了两个Q网络并使用目标Q网络计算Q值，其第j个样本的目标Q值的计算还是贪婪法得到的，计算入下式：

        使用max虽然可以快速让Q值向可能的优化目标靠拢，但是很容易过犹不及，导致过度估计(Over Estimation)，所谓过度估计就是最终我们得到的算法模型有很大的偏差(bias)。为了解决这个问题， DDQN通过  解耦  目标Q值动作的选择和目标Q值的计算这两步，来达到消除过度估计的问题。

2. DDQN的算法建模

         DDQN和Nature DQN一样，也有一样的两个Q网络结构。在Nature DQN的基础上，通过解耦目标Q值动作的选择和目标Q值的计算这两步，来消除过度估计的问题。

        在上一节里，Nature DQN对于非终止状态，其目标Q值的计算式子是：

       

在DDQN这里，不再是直接在目标Q网络里面找各个动作中最大Q值，而是先在当前Q网络中先找出最大Q值对应的动作，即

综合起来写就是：

　　　　除了目标Q值的计算方式以外，DDQN算法和Nature DQN的算法流程完全相同。

 3. DDQN算法流程

　　　　这里我们总结下DDQN的算法流程，和Nature DQN的区别仅仅在步骤2.f中目标Q值的计算。

 

　　　　输出：Q网络参数

注意，上述第二步的f步和g步的Q值计算也都需要通过Q网络计算得到。另外，实际应用中，为了算法较好的收敛，探索率εϵ需要随着迭代的进行而变小。

4. DDQN算法实例　

        下面我们用一个具体的例子来演示DQN的应用。仍然使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。CartPole-v0游戏的介绍参见这里。它比较简单，基本要求就是控制下面的cart移动使连接在上面的pole保持垂直不倒。这个任务只有两个离散动作，要么向左用力，要么向右用力。而state状态就是这个cart的位置和速度， pole的角度和角速度，4维的特征。坚持到200分的奖励则为过关。

　　　　完整的代码参见我的github: https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/reinforcement-learning/ddqn.py

这里我们重点关注DDQN和上一节的Nature DQN的代码的不同之处。代码只有一个地方不一样，就是计算目标Q值的时候，如下：

# Step 2: calculate y
    y_batch = []
    current_Q_batch = self.Q_value.eval(feed_dict={self.state_input: next_state_batch})
    max_action_next = np.argmax(current_Q_batch, axis=1)
    target_Q_batch = self.target_Q_value.eval(feed_dict={self.state_input: next_state_batch})

    for i in range(0,BATCH_SIZE):
      done = minibatch[i][4]
      if done:
        y_batch.append(reward_batch[i])
      else :
        target_Q_value = target_Q_batch[i, max_action_next[i]]
        y_batch.append(reward_batch[i] + GAMMA * target_Q_value)

而之前的Nature  DQN这里的目标Q值计算是如下这样的：

# Step 2: calculate y
    y_batch = []
    Q_value_batch = self.target_Q_value.eval(feed_dict={self.state_input:next_state_batch})
    for i in range(0,BATCH_SIZE):
      done = minibatch[i][4]
      if done:
        y_batch.append(reward_batch[i])
      else :
        y_batch.append(reward_batch[i] + GAMMA * np.max(Q_value_batch[i]))

除了上面这部分的区别，两个算法的代码完全相同。

5. DDQN小结

        DDQN算法出来以后，取得了比较好的效果，因此得到了比较广泛的应用。不过我们的DQN仍然有其他可以优化的点，如上一篇最后讲到的: 随机采样的方法好吗？按道理经验回放里不同样本的重要性是不一样的，TD误差大的样本重要程度应该高。针对这个问题，我们在下一节的Prioritised Replay DQN中讨论。

（欢迎转载，转载请注明出处。欢迎沟通交流： liujianping-ok@163.com）

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## 强化学习（十）Double DQN (DDQN) ##

import gym
import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
from collections import deque

# Hyper Parameters for DQN
GAMMA = 0.9 # discount factor for target Q
INITIAL_EPSILON = 0.5 # starting value of epsilon
FINAL_EPSILON = 0.01 # final value of epsilon
REPLAY_SIZE = 10000 # experience replay buffer size
BATCH_SIZE = 32 # size of minibatch
REPLACE_TARGET_FREQ = 10 # frequency to update target Q network

class DQN():
  # DQN Agent
  def __init__(self, env):
    # init experience replay
    self.replay_buffer = deque()
    # init some parameters
    self.time_step = 0
    self.epsilon = INITIAL_EPSILON
    self.state_dim = env.observation_space.shape[0]
    self.action_dim = env.action_space.n

    self.create_Q_network()
    self.create_training_method()

    # Init session
    self.session = tf.InteractiveSession()
    self.session.run(tf.global_variables_initializer())

  def create_Q_network(self):
    # input layer
    self.state_input = tf.placeholder("float", [None, self.state_dim])
    # network weights
    with tf.variable_scope('current_net'):
        W1 = self.weight_variable([self.state_dim,20])
        b1 = self.bias_variable([20])
        W2 = self.weight_variable([20,self.action_dim])
        b2 = self.bias_variable([self.action_dim])

        # hidden layers
        h_layer = tf.nn.relu(tf.matmul(self.state_input,W1) + b1)
        # Q Value layer
        self.Q_value = tf.matmul(h_layer,W2) + b2

    with tf.variable_scope('target_net'):
        W1t = self.weight_variable([self.state_dim,20])
        b1t = self.bias_variable([20])
        W2t = self.weight_variable([20,self.action_dim])
        b2t = self.bias_variable([self.action_dim])

        # hidden layers
        h_layer_t = tf.nn.relu(tf.matmul(self.state_input,W1t) + b1t)
        # Q Value layer
        self.target_Q_value = tf.matmul(h_layer,W2t) + b2t

    t_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='target_net')
    e_params = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES, scope='current_net')

    with tf.variable_scope('soft_replacement'):
        self.target_replace_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)]

  def create_training_method(self):
    self.action_input = tf.placeholder("float",[None,self.action_dim]) # one hot presentation
    self.y_input = tf.placeholder("float",[None])
    Q_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(self.Q_value,self.action_input),reduction_indices = 1)
    self.cost = tf.reduce_mean(tf.square(self.y_input - Q_action))
    self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.0001).minimize(self.cost)

  def perceive(self,state,action,reward,next_state,done):
    one_hot_action = np.zeros(self.action_dim)
    one_hot_action[action] = 1
    self.replay_buffer.append((state,one_hot_action,reward,next_state,done))
    if len(self.replay_buffer) > REPLAY_SIZE:
      self.replay_buffer.popleft()

    if len(self.replay_buffer) > BATCH_SIZE:
      self.train_Q_network()

  def train_Q_network(self):
    self.time_step += 1
    # Step 1: obtain random minibatch from replay memory
    minibatch = random.sample(self.replay_buffer,BATCH_SIZE)
    state_batch = [data[0] for data in minibatch]
    action_batch = [data[1] for data in minibatch]
    reward_batch = [data[2] for data in minibatch]
    next_state_batch = [data[3] for data in minibatch]

    # Step 2: calculate y
    y_batch = []
    current_Q_batch = self.Q_value.eval(feed_dict={self.state_input: next_state_batch})
    max_action_next = np.argmax(current_Q_batch, axis=1)
    target_Q_batch = self.target_Q_value.eval(feed_dict={self.state_input: next_state_batch})

    for i in range(0,BATCH_SIZE):
      done = minibatch[i][4]
      if done:
        y_batch.append(reward_batch[i])
      else :
        target_Q_value = target_Q_batch[i, max_action_next[i]]
        y_batch.append(reward_batch[i] + GAMMA * target_Q_value)

    self.optimizer.run(feed_dict={
      self.y_input:y_batch,
      self.action_input:action_batch,
      self.state_input:state_batch
      })

  def egreedy_action(self,state):
    Q_value = self.Q_value.eval(feed_dict = {
      self.state_input:[state]
      })[0]
    if random.random() <= self.epsilon:
        self.epsilon -= (INITIAL_EPSILON - FINAL_EPSILON) / 10000
        return random.randint(0,self.action_dim - 1)
    else:
        self.epsilon -= (INITIAL_EPSILON - FINAL_EPSILON) / 10000
        return np.argmax(Q_value)

  def action(self,state):
    return np.argmax(self.Q_value.eval(feed_dict = {
      self.state_input:[state]
      })[0])

  def update_target_q_network(self, episode):
    # update target Q netowrk
    if episode % REPLACE_TARGET_FREQ == 0:
        self.session.run(self.target_replace_op)
        #print('episode '+str(episode) +', target Q network params replaced!')

  def weight_variable(self,shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape)
    return tf.Variable(initial)

  def bias_variable(self,shape):
    initial = tf.constant(0.01, shape = shape)
    return tf.Variable(initial)
# ---------------------------------------------------------
# Hyper Parameters
ENV_NAME = 'CartPole-v0'
EPISODE = 3000 # Episode limitation
STEP = 300 # Step limitation in an episode
TEST = 5 # The number of experiment test every 100 episode

def main():
  # initialize OpenAI Gym env and dqn agent
  env = gym.make(ENV_NAME)
  agent = DQN(env)

  for episode in range(EPISODE):
    # initialize task
    state = env.reset()
    # Train
    for step in range(STEP):
      action = agent.egreedy_action(state) # e-greedy action for train
      next_state,reward,done,_ = env.step(action)
      # Define reward for agent
      reward = -1 if done else 0.1
      agent.perceive(state,action,reward,next_state,done)
      state = next_state
      if done:
        break
    # Test every 100 episodes
    if episode % 100 == 0:
      total_reward = 0
      for i in range(TEST):
        state = env.reset()
        for j in range(STEP):
          env.render()
          action = agent.action(state) # direct action for test
          state,reward,done,_ = env.step(action)
          total_reward += reward
          if done:
            break
      ave_reward = total_reward/TEST
      print ('episode: ',episode,'Evaluation Average Reward:',ave_reward)
    agent.update_target_q_network(episode)

if __name__ == '__main__':
    main()