Correzione degli errori di rimodellamento per l'apprendimento del rinforzo multi-agente nelle reti con policy personalizzate

Comprendere gli errori di rimodellamento nelle reti personalizzate

Quando si implementa una policy network personalizzata per l'apprendimento per rinforzo, gli errori di rimodellamento rappresentano un ostacolo comune, soprattutto in ambienti multi-agente. Questi errori spesso si verificano quando si definiscono spazi di osservazione e azione che non si allineano correttamente durante l'addestramento del modello.

In questo scenario, esploreremo un problema di rimodellamento riscontrato in un ambiente di stormo personalizzato, in cui gli spazi di osservazione e azione dell'agente devono essere gestiti con attenzione per evitare discrepanze dimensionali. Questo problema può interrompere l'addestramento e impedire l'avanzamento dei modelli.

Il problema emerge tipicamente quando i dati vengono fatti passare attraverso gli strati della rete neurale, in particolare quando le dimensioni dello spazio di azione vengono rimodellate in modo errato. Ciò può essere ricondotto all’interazione tra le dimensioni dello spazio di osservazione e gli strati della custom policy network.

Analizzando attentamente i messaggi di errore ed esaminando la struttura della rete, questa guida ti aiuterà a comprendere la causa principale di tali errori e a fornire soluzioni per adattare la progettazione della policy network. Il corretto rimodellamento degli array garantisce un addestramento regolare e previene errori critici durante le attività di apprendimento per rinforzo.

Esplorazione di reti di policy personalizzate per ambienti multi-agente

Gli script Python forniti sono progettati per risolvere gli errori di rimodellamento all'interno delle reti di policy personalizzate, in particolare in ambienti multi-agente utilizzando l'apprendimento per rinforzo. Il primo script definisce la struttura di a politica multi-agente personalizzata, che utilizza metodi attore-critici. L'attore è responsabile di decidere l'azione dell'agente in base alla sua osservazione, mentre il critico valuta il valore dell'azione. L'aspetto importante di questa rete è il modo in cui gestisce gli spazi di osservazione e di azione, garantendo che si allineino con gli strati della rete. L'uso di PyTorch i livelli sequenziali semplificano l'architettura del modello e aiutano a trasferire i dati in modo efficiente attraverso più livelli nascosti.

La seconda parte della sceneggiatura si concentra sulle definizioni dello spazio di azione e osservazione utilizzando quelle di Gym spazi.Box(). Ciò è fondamentale negli ambienti di apprendimento per rinforzo, in cui gli agenti devono interagire entro confini predefiniti. Lo spazio d'azione qui è continuo, con ciascun agente che riceve due valori, come il movimento negli assi xey. Lo spazio di osservazione è definito in modo simile ma include parametri aggiuntivi come la velocità. Garantire che questi spazi soddisfino le esigenze dell'agente è fondamentale per evitare errori di rimodellamento, soprattutto quando si ha a che fare con array multidimensionali e team di agenti di grandi dimensioni.

Lo script integra anche la gestione degli errori per risolvere i problemi di rimodellamento, comuni nelle configurazioni di apprendimento per rinforzo. La linea che utilizza azione.reshape() garantisce che gli array di azioni corrispondano alle dimensioni previste dalla rete. Questa è una funzione chiave per evitare errori di mancata corrispondenza delle dimensioni durante il runtime. Se i dati non sono conformi alla forma prevista, lo script rileva l'errore e lo registra per il debug. Questo meccanismo di gestione degli errori è importante per i processi di formazione continua, in cui errori non gestiti potrebbero interrompere la formazione dell'intera rete.

La terza parte della soluzione introduce l'uso di Tensori PyTorch e campionamento della distribuzione per la selezione delle azioni. Convertendo le osservazioni in tensori, il modello viene ottimizzato per l'esecuzione sia su CPU che su GPU. L'uso della distribuzione categoriale consente alla rete di campionare le azioni in base ai logit prodotti dalla rete di attori. Ciò garantisce che le azioni dell’agente siano scelte in modo probabilistico, il che è cruciale negli algoritmi di apprendimento per rinforzo come Proximal Policy Optimization (PPO). Questa combinazione di strati, spazi e manipolazione dei tensori consente un apprendimento efficace in un ambiente dinamico e multi-agente.

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.")

Ottimizzazione dell'apprendimento per rinforzo con reti di policy personalizzate

Un aspetto chiave dell’apprendimento per rinforzo in ambienti personalizzati è la corretta progettazione degli spazi di osservazione e azione. Questi spazi determinano il modo in cui gli agenti interagiscono con il loro ambiente. Un problema tipico sorge quando gli agenti con spazi di azione continua come gli agenti di floccaggio richiedono un attento allineamento tra lo spazio di osservazione e gli strati della rete. Ecco, il spazio d'azione deve essere definito correttamente utilizzando Gym spazi.Box(), garantendo che le azioni degli agenti rientrino nell'intervallo specificato, che influenza direttamente le prestazioni di apprendimento della rete politica.

Quando si scalano queste reti in un ambiente multi-agente, la gestione dei dati multidimensionali diventa una sfida importante. In tali casi, gli strati della rete dovrebbero essere in grado di elaborare in modo efficiente input multidimensionali. Strumenti come PyTorch nn.ModuleList() consentono di impilare più livelli in modo modulare, semplificando la scalabilità dell'architettura di rete man mano che aumenta la complessità dell'ambiente. Le architetture modulari migliorano la riusabilità del codice e semplificano anche il debug quando si verificano errori come problemi di rimodellamento durante l'addestramento.

Inoltre, l’importanza della gestione degli errori non può essere sopravvalutata. L'uso di metodi strutturati come provare-tranne i blocchi per individuare gli errori di rimodellamento garantiscono che l'addestramento possa procedere senza errori improvvisi. Ciò è particolarmente utile durante i test in ambienti dinamici in cui gli agenti interagiscono frequentemente tra loro. Rilevando tempestivamente questi errori, è possibile individuare l'origine del problema e implementare correzioni per migliorare le prestazioni complessive del modello. La registrazione regolare dello stato del dispositivo e degli output dei livelli è un altro modo per garantire un'esecuzione fluida e priva di errori della rete di policy personalizzate.