कस्टम पॉलिसी नेटवर्कमध्ये मल्टी-एजंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंगसाठी रीशेपिंग त्रुटींचे निराकरण करणे

सानुकूल नेटवर्कमधील पुनर्आकारातील त्रुटी समजून घेणे

मजबुतीकरण शिक्षणासाठी सानुकूल धोरण नेटवर्कची अंमलबजावणी करताना, त्रुटी बदलणे हा एक सामान्य अडथळा आहे, विशेषत: मल्टी-एजंट वातावरणात. मॉडेल प्रशिक्षणादरम्यान अचूकपणे संरेखित करण्यात अयशस्वी झालेल्या निरीक्षण आणि कृती स्पेसची व्याख्या करताना या त्रुटी अनेकदा उद्भवतात.

या परिस्थितीमध्ये, आम्ही सानुकूल फ्लॉकिंग वातावरणात पुन्हा आकार देणारी समस्या एक्सप्लोर करू, जिथे परिमाण विसंगत टाळण्यासाठी एजंटचे निरीक्षण आणि ॲक्शन स्पेस काळजीपूर्वक हाताळणे आवश्यक आहे. ही समस्या प्रशिक्षण थांबवू शकते आणि मॉडेलला प्रगती करण्यापासून रोखू शकते.

समस्या सामान्यत: जेव्हा डेटा न्यूरल नेटवर्क स्तरांमधून जातो तेव्हा उद्भवते, विशेषत: जेव्हा ॲक्शन स्पेसचे परिमाण चुकीच्या पद्धतीने बदललेले असतात. हे निरीक्षण स्पेस परिमाणे आणि सानुकूल धोरण नेटवर्कच्या स्तरांमधील परस्परसंवादामध्ये शोधले जाऊ शकते.

त्रुटी संदेशांचे काळजीपूर्वक विश्लेषण करून आणि नेटवर्क संरचनेचे पुनरावलोकन करून, हे मार्गदर्शक तुम्हाला अशा त्रुटींचे मूळ कारण समजून घेण्यास आणि पॉलिसी नेटवर्कची रचना समायोजित करण्यासाठी उपाय प्रदान करण्यात मदत करेल. ॲरेचे योग्य आकार बदलणे सुरळीत प्रशिक्षण सुनिश्चित करते आणि मजबुतीकरण शिक्षण कार्य दरम्यान गंभीर अपयश टाळते.

मल्टी-एजंट पर्यावरणासाठी सानुकूल धोरण नेटवर्क एक्सप्लोर करणे

प्रदान केलेल्या पायथन स्क्रिप्ट्स कस्टम पॉलिसी नेटवर्क्समध्ये, विशेषत: मजबुतीकरण शिक्षण वापरून मल्टी-एजंट वातावरणात पुनर्आकाराच्या त्रुटींचे निराकरण करण्यासाठी डिझाइन केल्या आहेत. पहिली स्क्रिप्ट अ ची रचना परिभाषित करते सानुकूल मल्टी-एजंट धोरण, जे अभिनेता-समीक्षक पद्धती वापरते. एजंटच्या निरीक्षणावर आधारित कृती ठरवण्यासाठी अभिनेता जबाबदार असतो, तर समीक्षक कृतीच्या मूल्याचे मूल्यांकन करतो. या नेटवर्कचा महत्त्वाचा पैलू म्हणजे ते निरीक्षण आणि कृतीची जागा कशी हाताळते, ते नेटवर्कच्या स्तरांशी संरेखित असल्याची खात्री करते. चा वापर PyTorch च्या अनुक्रमिक स्तर मॉडेल आर्किटेक्चरला सुव्यवस्थित करतात आणि एकाधिक लपविलेल्या स्तरांमधून डेटा कार्यक्षमतेने पास करण्यास मदत करतात.

स्क्रिप्टचा दुसरा भाग जिमचा वापर करून कृती आणि निरीक्षण स्पेसच्या व्याख्यांवर लक्ष केंद्रित करतो spaces.Box(). मजबुतीकरण शिक्षण वातावरणात हे महत्त्वपूर्ण आहे, जेथे एजंटांनी पूर्वनिर्धारित सीमांमध्ये संवाद साधणे आवश्यक आहे. येथे क्रिया स्थान सतत आहे, प्रत्येक एजंटला x आणि y अक्षांमधील हालचाल यासारखी दोन मूल्ये प्राप्त होतात. निरीक्षण जागा अशीच परिभाषित केली आहे परंतु त्यात वेग सारख्या अतिरिक्त पॅरामीटर्सचा समावेश आहे. ही जागा एजंटच्या गरजेशी जुळत असल्याची खात्री करणे, पुनर्आकार त्रुटी टाळण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, विशेषत: बहु-आयामी ॲरे आणि मोठ्या एजंट संघांशी व्यवहार करताना.

स्क्रिप्ट रीशेपिंग समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी त्रुटी हाताळणी देखील समाकलित करते, जे मजबुतीकरण शिक्षण सेटअपमध्ये सामान्य आहेत. वापरून ओळ action.reshape() ॲक्शन ॲरे नेटवर्कद्वारे अपेक्षित असलेल्या परिमाणांशी जुळत असल्याची खात्री करते. रनटाइम दरम्यान आयाम जुळत नसलेल्या त्रुटी टाळण्यासाठी हे एक महत्त्वाचे कार्य आहे. डेटा अपेक्षित आकाराशी जुळत नसल्यास, स्क्रिप्ट त्रुटी पकडते आणि डीबगिंगसाठी लॉग करते. ही त्रुटी हाताळण्याची यंत्रणा सतत प्रशिक्षण प्रक्रियेसाठी महत्त्वाची आहे, जेथे न हाताळलेल्या त्रुटी संपूर्ण नेटवर्कचे प्रशिक्षण थांबवू शकतात.

समाधानाचा तिसरा भाग वापराचा परिचय देतो PyTorch tensors आणि कृती निवडीसाठी वितरण नमुना. निरिक्षणांना टेन्सरमध्ये रूपांतरित करून, मॉडेल CPU आणि GPU दोन्हीवर अंमलबजावणीसाठी ऑप्टिमाइझ केले आहे. श्रेणीबद्ध वितरणाचा वापर नेटवर्कला ॲक्टर नेटवर्कद्वारे उत्पादित केलेल्या लॉगिटवर आधारित क्रियांचा नमुना घेण्यास अनुमती देतो. हे सुनिश्चित करते की एजंटच्या क्रिया संभाव्यतेने निवडल्या गेल्या आहेत, जे प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमायझेशन (पीपीओ) सारख्या मजबुतीकरण शिक्षण अल्गोरिदममध्ये महत्त्वपूर्ण आहे. स्तर, मोकळी जागा आणि टेन्सर हाताळणीचे हे संयोजन डायनॅमिक, मल्टी-एजंट वातावरणात प्रभावी शिक्षण सक्षम करते.

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

१

सानुकूल धोरण नेटवर्कसह मजबुतीकरण शिक्षण ऑप्टिमाइझ करणे

सानुकूल वातावरणात मजबुतीकरण शिक्षणाचा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे निरीक्षण आणि कृती स्थानांची योग्य रचना. ही जागा एजंट त्यांच्या वातावरणाशी कसा संवाद साधतात हे ठरवतात. जेव्हा फ्लॉकिंग एजंट्स सारख्या सतत क्रिया स्थान असलेल्या एजंटना निरीक्षण जागा आणि नेटवर्क स्तरांमध्ये काळजीपूर्वक संरेखन आवश्यक असते तेव्हा एक सामान्य समस्या उद्भवते. येथे, द क्रिया जागा जिम वापरून योग्यरित्या परिभाषित करणे आवश्यक आहे spaces.Box(), एजंटच्या क्रिया निर्दिष्ट श्रेणीमध्ये येतात याची खात्री करणे, जे पॉलिसी नेटवर्कच्या शिक्षण कार्यक्षमतेवर थेट प्रभाव पाडतात.

या नेटवर्कला मल्टी-एजंट वातावरणात स्केल करताना, बहु-आयामी डेटा हाताळणे हे एक मोठे आव्हान बनते. अशा परिस्थितीत, नेटवर्क स्तर बहु-आयामी इनपुटवर कार्यक्षमतेने प्रक्रिया करण्यास सक्षम असले पाहिजेत. PyTorch सारखी साधने nn.ModuleList() तुम्हाला मॉड्यूलर पद्धतीने अनेक स्तर स्टॅक करण्याची अनुमती देते, ज्यामुळे पर्यावरणाची जटिलता वाढते म्हणून नेटवर्क आर्किटेक्चर स्केल करणे सोपे होते. मॉड्युलर आर्किटेक्चर्स कोडची पुन: उपयोगिता सुधारतात आणि प्रशिक्षणादरम्यान पुन्हा आकार देण्यासारख्या त्रुटी उद्भवतात तेव्हा डीबगिंग सुलभ करतात.

शिवाय, त्रुटी हाताळण्याचे महत्त्व जास्त सांगता येत नाही. संरचित पद्धतींचा वापर जसे की प्रयत्न-वगळून रीशेप एरर पकडण्यासाठी ब्लॉक्स हे सुनिश्चित करते की प्रशिक्षण अचानक अपयशी न होता पुढे जाऊ शकते. डायनॅमिक वातावरणात चाचणी करताना हे विशेषतः उपयुक्त आहे जेथे एजंट वारंवार एकमेकांशी संवाद साधतात. या त्रुटी लवकर पकडल्याने, तुम्ही समस्येचे स्त्रोत शोधू शकता आणि मॉडेलचे एकूण कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी निराकरणे लागू करू शकता. सानुकूल पॉलिसी नेटवर्कची गुळगुळीत आणि त्रुटी-मुक्त अंमलबजावणी सुनिश्चित करण्यासाठी डिव्हाइस स्थिती आणि स्तर आउटपुट नियमितपणे लॉग करणे हा आणखी एक मार्ग आहे.