Memperbaiki Kesalahan Pembentukan Ulang untuk Pembelajaran Penguatan Multi-Agen di Jaringan Kebijakan Kustom

Memahami Kesalahan Pembentukan Kembali di Jaringan Khusus

Saat menerapkan jaringan kebijakan khusus untuk pembelajaran penguatan, kesalahan pembentukan kembali adalah kendala umum, terutama di lingkungan multi-agen. Kesalahan ini sering muncul saat menentukan ruang observasi dan tindakan yang gagal disejajarkan dengan benar selama pelatihan model.

Dalam skenario ini, kita akan mengeksplorasi masalah pembentukan ulang yang ditemui dalam lingkungan pengelompokan khusus, yang mengharuskan ruang observasi dan tindakan agen ditangani dengan hati-hati untuk menghindari ketidakcocokan dimensi. Masalah ini dapat menghentikan pelatihan dan menghambat kemajuan model.

Masalah biasanya muncul ketika data dilewatkan melalui lapisan jaringan saraf, terutama ketika dimensi ruang tindakan tidak dibentuk ulang dengan benar. Hal ini dapat ditelusuri kembali ke interaksi antara dimensi ruang observasi dan lapisan jaringan kebijakan kustom.

Dengan menganalisis pesan kesalahan secara cermat dan meninjau struktur jaringan, panduan ini akan membantu Anda memahami akar penyebab kesalahan tersebut dan memberikan solusi untuk menyesuaikan desain jaringan kebijakan. Pembentukan ulang susunan yang tepat memastikan pelatihan yang lancar dan mencegah kegagalan kritis selama tugas pembelajaran penguatan.

Menjelajahi Jaringan Kebijakan Kustom untuk Lingkungan Multi-Agen

Skrip Python yang disediakan dirancang untuk mengatasi kesalahan pembentukan ulang dalam jaringan kebijakan kustom, khususnya di lingkungan multi-agen yang menggunakan pembelajaran penguatan. Skrip pertama mendefinisikan struktur a kebijakan multi-agen khusus, yang menggunakan metode aktor-kritikus. Aktor bertanggung jawab untuk memutuskan tindakan agen berdasarkan pengamatannya, sedangkan kritikus mengevaluasi nilai tindakan tersebut. Aspek penting dari jaringan ini adalah bagaimana jaringan ini menangani ruang observasi dan tindakan, memastikan keduanya selaras dengan lapisan jaringan. Penggunaan milik PyTorch lapisan sekuensial menyederhanakan arsitektur model dan membantu meneruskan data secara efisien melalui beberapa lapisan tersembunyi.

Bagian kedua dari naskah berfokus pada definisi ruang aksi dan observasi menggunakan Gym spasi.Kotak(). Hal ini penting dalam lingkungan pembelajaran penguatan, di mana agen perlu berinteraksi dalam batasan yang telah ditentukan. Ruang tindakan di sini bersifat kontinu, dengan masing-masing agen menerima dua nilai, seperti pergerakan pada sumbu x dan y. Ruang observasi didefinisikan serupa tetapi mencakup parameter tambahan seperti kecepatan. Memastikan bahwa ruang ini sesuai dengan kebutuhan agen sangat penting untuk menghindari kesalahan pembentukan ulang, terutama ketika berhadapan dengan array multidimensi dan tim agen yang besar.

Skrip ini juga mengintegrasikan penanganan kesalahan untuk mengatasi masalah pembentukan ulang, yang umum terjadi dalam pengaturan pembelajaran penguatan. Garis yang menggunakan tindakan.reshape() memastikan bahwa rangkaian tindakan sesuai dengan dimensi yang diharapkan oleh jaringan. Ini adalah fungsi utama untuk menghindari kesalahan ketidakcocokan dimensi selama runtime. Jika data tidak sesuai dengan bentuk yang diharapkan, skrip menangkap kesalahan dan mencatatnya untuk proses debug. Mekanisme penanganan kesalahan ini penting untuk proses pelatihan berkelanjutan, dimana kesalahan yang tidak tertangani dapat menghentikan pelatihan seluruh jaringan.

Bagian ketiga dari solusi memperkenalkan penggunaan Tensor PyTorch dan pengambilan sampel distribusi untuk pemilihan tindakan. Dengan mengonversi pengamatan menjadi tensor, model ini dioptimalkan untuk eksekusi pada CPU dan GPU. Penggunaan distribusi Kategorikal memungkinkan jaringan mengambil sampel tindakan berdasarkan logit yang dihasilkan oleh jaringan aktor. Hal ini memastikan bahwa tindakan agen dipilih secara probabilistik, yang sangat penting dalam algoritma pembelajaran penguatan seperti Proximal Policy Optimization (PPO). Kombinasi manipulasi lapisan, spasi, dan tensor ini memungkinkan pembelajaran yang efektif dalam lingkungan multi-agen yang dinamis.

import torch as th
import numpy as np
from gym import spaces
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy

# Custom Policy Network for Reinforcement Learning
class CustomMultiAgentPolicy(ActorCriticPolicy):
    def __init__(self, observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs):
        super(CustomMultiAgentPolicy, self).__init__(observation_space, action_space, lr_schedule, kwargs)
        self.obs_size = observation_space.shape[0]
        self.hidden_size = 128
        self.actor = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, action_space.shape[0])
        )
        self.critic = th.nn.Sequential(
            th.nn.Linear(self.obs_size, self.hidden_size),
            th.nn.ReLU(),
            th.nn.Linear(self.hidden_size, 1)
        )

    def forward(self, obs, kwargs):
        action_logits = self.actor(obs)
        action_distribution = th.distributions.Categorical(logits=action_logits)
        actions = action_distribution.sample()
        log_probs = action_distribution.log_prob(actions)
        values = self.critic(obs)
        return actions, values, log_probs

import numpy as np
import torch as th

# Observation and Action space setup
min_action = np.array([-5, -5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_action = np.array([5, 5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.action_space = spaces.Box(low=min_action, high=max_action, dtype=np.float32)

min_obs = np.array([-np.inf, -np.inf, -2.5, -2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
max_obs = np.array([np.inf, np.inf, 2.5, 2.5] * len(self.agents), dtype=np.float32)
self.observation_space = spaces.Box(low=min_obs, high=max_obs, dtype=np.float32)

# Reshaping check to avoid errors
try:
    action = action.reshape((self.n_envs, self.action_dim))
except ValueError as e:
    print(f"Reshape error: {e}. Check input dimensions.")

Mengoptimalkan Pembelajaran Penguatan dengan Jaringan Kebijakan Kustom

Salah satu aspek kunci dari pembelajaran penguatan di lingkungan khusus adalah desain ruang observasi dan tindakan yang benar. Ruang-ruang ini menentukan bagaimana agen berinteraksi dengan lingkungannya. Masalah umum muncul ketika agen dengan ruang tindakan berkelanjutan seperti agen berkelompok memerlukan penyelarasan yang cermat antara ruang observasi dan lapisan jaringan. Di sini, itu ruang aksi harus didefinisikan dengan benar menggunakan Gym spasi.Kotak(), memastikan bahwa tindakan agen berada dalam kisaran yang ditentukan, yang secara langsung mempengaruhi kinerja pembelajaran jaringan kebijakan.

Saat menskalakan jaringan ini ke lingkungan multi-agen, penanganan data multidimensi menjadi tantangan besar. Dalam kasus seperti ini, lapisan jaringan harus mampu memproses masukan multidimensi secara efisien. Alat seperti milik PyTorch nn.Daftar Modul() memungkinkan Anda menumpuk banyak lapisan secara modular, membuatnya lebih mudah untuk menskalakan arsitektur jaringan seiring dengan meningkatnya kompleksitas lingkungan. Arsitektur modular meningkatkan penggunaan kembali kode dan juga menyederhanakan proses debug ketika kesalahan seperti pembentukan ulang masalah muncul selama pelatihan.

Selain itu, pentingnya penanganan kesalahan tidak dapat dilebih-lebihkan. Penggunaan metode terstruktur seperti coba-kecuali blok untuk menangkap kesalahan pembentukan ulang memastikan bahwa pelatihan dapat dilanjutkan tanpa kegagalan mendadak. Hal ini sangat berguna ketika pengujian dalam lingkungan dinamis di mana agen sering berinteraksi satu sama lain. Dengan mengetahui kesalahan ini sejak dini, Anda dapat menentukan sumber masalahnya dan menerapkan perbaikan untuk meningkatkan performa model secara keseluruhan. Mencatat status perangkat dan keluaran lapisan secara rutin adalah cara lain untuk memastikan eksekusi jaringan kebijakan kustom berjalan lancar dan bebas kesalahan.