കസ്റ്റം പോളിസി നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലെ മൾട്ടി-ഏജൻറ് റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗിനായി പുനർരൂപകൽപ്പന പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നു

ഇഷ്‌ടാനുസൃത നെറ്റ്‌വർക്കുകളിലെ പുനർരൂപകൽപ്പന പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിനായി ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത നയ ശൃംഖല നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ, പുനർരൂപകൽപ്പന പിശകുകൾ ഒരു സാധാരണ തടസ്സമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് മൾട്ടി-ഏജൻറ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ. മോഡൽ പരിശീലന സമയത്ത് ശരിയായി വിന്യസിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്ന നിരീക്ഷണ, പ്രവർത്തന ഇടങ്ങൾ നിർവചിക്കുമ്പോൾ ഈ പിശകുകൾ പലപ്പോഴും ഉണ്ടാകാറുണ്ട്.

ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഫ്ലോക്കിംഗ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ നേരിടുന്ന ഒരു പുനർരൂപകൽപ്പന പ്രശ്‌നം ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും, അവിടെ അളവിലുള്ള പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ ഏജൻ്റിൻ്റെ നിരീക്ഷണവും പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പ്രശ്നത്തിന് പരിശീലനം നിർത്താനും മോഡലുകൾ പുരോഗമിക്കുന്നത് തടയാനും കഴിയും.

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് പാളികളിലൂടെ ഡാറ്റ കൈമാറുമ്പോൾ, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രവർത്തന സ്ഥലത്തിൻ്റെ അളവുകൾ തെറ്റായി പുനർരൂപകൽപ്പന ചെയ്യുമ്പോൾ പ്രശ്നം സാധാരണയായി ഉയർന്നുവരുന്നു. നിരീക്ഷണ സ്ഥലത്തിൻ്റെ അളവുകളും ഇഷ്‌ടാനുസൃത നയ ശൃംഖലയുടെ പാളികളും തമ്മിലുള്ള പ്രതിപ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് ഇത് കണ്ടെത്താനാകും.

പിശക് സന്ദേശങ്ങൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും നെറ്റ്‌വർക്ക് ഘടന അവലോകനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെയും, അത്തരം പിശകുകളുടെ മൂലകാരണം മനസിലാക്കാനും പോളിസി നെറ്റ്‌വർക്കിൻ്റെ രൂപകൽപ്പന ക്രമീകരിക്കുന്നതിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ നൽകാനും ഈ ഗൈഡ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. അറേകളുടെ ശരിയായ രൂപമാറ്റം സുഗമമായ പരിശീലനം ഉറപ്പാക്കുകയും ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന ജോലികളിൽ ഗുരുതരമായ പരാജയങ്ങൾ തടയുകയും ചെയ്യുന്നു.

മൾട്ടി-ഏജൻറ് പരിതസ്ഥിതികൾക്കായി ഇഷ്‌ടാനുസൃത നയ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

നൽകിയിരിക്കുന്ന പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, ഇഷ്‌ടാനുസൃത നയ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾക്കുള്ളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് മൾട്ടി-ഏജൻറ് പരിതസ്ഥിതികളിൽ, പുനർരൂപകൽപ്പന പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് a യുടെ ഘടന നിർവചിക്കുന്നു ഇഷ്‌ടാനുസൃത മൾട്ടി-ഏജൻറ് നയം, നടൻ-വിമർശക രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിരൂപകൻ പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ മൂല്യം വിലയിരുത്തുമ്പോൾ, നിരീക്ഷണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഏജൻ്റിൻ്റെ പ്രവർത്തനം തീരുമാനിക്കാനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം നടനാണ്. ഈ നെറ്റ്‌വർക്കിൻ്റെ പ്രധാന വശം, അത് നെറ്റ്‌വർക്കിൻ്റെ പാളികളുമായി വിന്യസിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തുന്ന നിരീക്ഷണവും പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളും എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതാണ്. ഉപയോഗം പൈടോർച്ചിൻ്റെ സീക്വൻഷ്യൽ ലെയറുകൾ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചറിനെ കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ഒന്നിലധികം പാളികളിലൂടെ ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി കൈമാറുകയും ചെയ്യുന്നു.

സ്‌ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ രണ്ടാം ഭാഗം ജിമ്മുകൾ ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രവർത്തനത്തിലും നിരീക്ഷണ സ്ഥല നിർവചനങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു spaces.Box(). മുൻകൂർ നിർവ്വചിച്ച അതിരുകൾക്കുള്ളിൽ ഏജൻ്റുമാർ ഇടപഴകേണ്ട, ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠന പരിതസ്ഥിതികളിൽ ഇത് നിർണായകമാണ്. x, y അക്ഷങ്ങളിലെ ചലനം പോലെ ഓരോ ഏജൻ്റിനും രണ്ട് മൂല്യങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിനാൽ ഇവിടെ പ്രവർത്തന ഇടം തുടർച്ചയായതാണ്. നിരീക്ഷണ സ്ഥലവും സമാനമായി നിർവചിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും വേഗത പോലുള്ള അധിക പാരാമീറ്ററുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ സ്‌പെയ്‌സുകൾ ഏജൻ്റിൻ്റെ ആവശ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് പുനർരൂപകൽപ്പന പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ അറേകളും വലിയ ഏജൻ്റ് ടീമുകളും കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ.

റീൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗ് സെറ്റപ്പുകളിൽ സാധാരണമായ, പുനർരൂപകൽപ്പന പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യലും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്ന ലൈൻ action.reshape() ആക്ഷൻ അറേകൾ നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന അളവുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. റൺടൈമിൽ ഡൈമൻഷൻ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന പ്രവർത്തനമാണിത്. ഡാറ്റ പ്രതീക്ഷിച്ച രൂപവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, സ്ക്രിപ്റ്റ് പിശക് കണ്ടെത്തി ഡീബഗ്ഗിംഗിനായി ലോഗ് ചെയ്യുന്നു. തുടർച്ചയായ പരിശീലന പ്രക്രിയകൾക്ക് ഈ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ സംവിധാനം പ്രധാനമാണ്, അവിടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാത്ത പിശകുകൾ മുഴുവൻ നെറ്റ്‌വർക്കിൻ്റെയും പരിശീലനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തും.

പരിഹാരത്തിൻ്റെ മൂന്നാം ഭാഗം ഉപയോഗത്തെ പരിചയപ്പെടുത്തുന്നു പൈടോർച്ച് ടെൻസറുകൾ പ്രവർത്തന തിരഞ്ഞെടുപ്പിനുള്ള വിതരണ സാമ്പിളും. നിരീക്ഷണങ്ങളെ ടെൻസറുകളിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സിപിയുവിലും ജിപിയുവിലും നിർവ്വഹിക്കുന്നതിന് മോഡൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. ആക്ടർ നെറ്റ്‌വർക്ക് നിർമ്മിക്കുന്ന ലോജിറ്റുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ നെറ്റ്‌വർക്കിനെ കാറ്റഗറി വിതരണത്തിൻ്റെ ഉപയോഗം അനുവദിക്കുന്നു. പ്രോക്‌സിമൽ പോളിസി ഒപ്‌റ്റിമൈസേഷൻ (പിപിഒ) പോലുള്ള റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളിൽ നിർണായകമായ ഏജൻ്റിൻ്റെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ പ്രോബബിലിസ്‌റ്റിക്കായി തിരഞ്ഞെടുത്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ലെയറുകൾ, സ്‌പെയ്‌സുകൾ, ടെൻസർ കൃത്രിമത്വം എന്നിവയുടെ ഈ സംയോജനം ചലനാത്മകവും മൾട്ടി-ഏജൻ്റ് പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഫലപ്രദമായ പഠനം സാധ്യമാക്കുന്നു.

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.")

ഇഷ്‌ടാനുസൃത നയ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് റൈൻഫോഴ്‌സ്‌മെൻ്റ് ലേണിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

ഇഷ്‌ടാനുസൃത പരിതസ്ഥിതികളിലെ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം നിരീക്ഷണത്തിൻ്റെയും പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളുടെയും ശരിയായ രൂപകൽപ്പനയാണ്. ഏജൻ്റുമാർ അവരുടെ പരിസ്ഥിതിയുമായി എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നുവെന്ന് ഈ ഇടങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. ഫ്ലോക്കിംഗ് ഏജൻ്റുകൾ പോലുള്ള തുടർച്ചയായ പ്രവർത്തന ഇടങ്ങളുള്ള ഏജൻ്റുമാർക്ക് നിരീക്ഷണ സ്ഥലവും നെറ്റ്‌വർക്ക് ലെയറുകളും തമ്മിൽ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ വിന്യാസം ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ ഒരു സാധാരണ പ്രശ്നം ഉയർന്നുവരുന്നു. ഇവിടെ, ദി പ്രവർത്തന സ്ഥലം ജിമ്മുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ശരിയായി നിർവചിച്ചിരിക്കണം spaces.Box(), പോളിസി നെറ്റ്‌വർക്കിൻ്റെ പഠന പ്രകടനത്തെ നേരിട്ട് സ്വാധീനിക്കുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട പരിധിക്കുള്ളിൽ ഏജൻ്റുമാരുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ വരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഈ നെറ്റ്‌വർക്കുകളെ ഒരു മൾട്ടി-ഏജൻറ് പരിതസ്ഥിതിയിലേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യുമ്പോൾ, മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഒരു വലിയ വെല്ലുവിളിയായി മാറുന്നു. അത്തരം സന്ദർഭങ്ങളിൽ, നെറ്റ്‌വർക്ക് ലെയറുകൾക്ക് മൾട്ടി-ഡൈമൻഷണൽ ഇൻപുട്ടുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ കഴിയണം. PyTorch പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ nn.ModuleList() ഒരു മോഡുലാർ രീതിയിൽ ഒന്നിലധികം ലെയറുകൾ അടുക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, പരിസ്ഥിതിയുടെ സങ്കീർണ്ണത വർദ്ധിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. മോഡുലാർ ആർക്കിടെക്ചറുകൾ കോഡ് പുനരുപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും പരിശീലന സമയത്ത് പുനർരൂപകൽപ്പന പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകുമ്പോൾ ഡീബഗ്ഗിംഗ് ലളിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

കൂടാതെ, പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൻ്റെ പ്രാധാന്യം അമിതമായി പറയാനാവില്ല. പോലുള്ള ഘടനാപരമായ രീതികളുടെ ഉപയോഗം ശ്രമിക്കുക-ഒഴികെ പുനർരൂപകൽപ്പന പിശകുകൾ പിടിക്കുന്നതിനുള്ള ബ്ലോക്കുകൾ പെട്ടെന്നുള്ള പരാജയങ്ങളില്ലാതെ പരിശീലനം തുടരുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഏജൻ്റുമാർ പരസ്‌പരം ഇടപഴകുന്ന ചലനാത്മക പരിതസ്ഥിതികളിൽ പരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഈ പിശകുകൾ നേരത്തേ കണ്ടെത്തുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് പ്രശ്നത്തിൻ്റെ ഉറവിടം കൃത്യമായി കണ്ടെത്താനും മോഡലിൻ്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും. ഇഷ്‌ടാനുസൃത നയ നെറ്റ്‌വർക്കിൻ്റെ സുഗമവും പിശക് രഹിതവുമായ നിർവ്വഹണം ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗമാണ് ഉപകരണ നിലയും ലെയർ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും പതിവായി ലോഗിൻ ചെയ്യുന്നത്.