Naprawianie błędów przekształcania w przypadku uczenia się ze wzmocnieniem wieloagentowym w niestandardowych sieciach zasad

Zrozumienie błędów przekształcania w sieciach niestandardowych

Podczas wdrażania niestandardowej sieci zasad do uczenia się przez wzmacnianie częstą przeszkodą są błędy zmiany kształtu, szczególnie w środowiskach wieloagentowych. Błędy te często pojawiają się podczas definiowania przestrzeni obserwacji i działania, które nie są prawidłowo wyrównane podczas uczenia modelu.

W tym scenariuszu zbadamy problem zmiany kształtu występujący w niestandardowym środowisku flokowania, w którym należy ostrożnie obchodzić się z przestrzeniami obserwacji i akcji agenta, aby uniknąć niedopasowania wymiarów. Ten problem może zatrzymać szkolenie i uniemożliwić postęp modeli.

Problem zwykle pojawia się, gdy dane są przesyłane przez warstwy sieci neuronowej, zwłaszcza gdy wymiary przestrzeni akcji są nieprawidłowo przekształcane. Można to prześledzić wstecz do interakcji między wymiarami przestrzeni obserwacyjnej a warstwami niestandardowej sieci polityk.

Dzięki dokładnej analizie komunikatów o błędach i przejrzeniu struktury sieci niniejszy przewodnik pomoże Ci zrozumieć pierwotną przyczynę takich błędów i zapewni rozwiązania umożliwiające dostosowanie projektu sieci zasad. Właściwe przekształcenie tablic zapewnia płynne uczenie i zapobiega krytycznym błędom podczas zadań uczenia się przez wzmacnianie.

Odkrywanie niestandardowych sieci zasad dla środowisk wieloagentowych

Dostarczone skrypty języka Python zaprojektowano w celu usunięcia błędów związanych z przekształcaniem w niestandardowych sieciach zasad, szczególnie w środowiskach wieloagentowych wykorzystujących uczenie się przez wzmacnianie. Pierwszy skrypt definiuje strukturę pliku a niestandardowe zasady dotyczące wielu agentów, który wykorzystuje metody krytyki aktorów. Aktor jest odpowiedzialny za podjęcie decyzji o działaniu agenta na podstawie jego obserwacji, natomiast krytyk ocenia wartość działania. Ważnym aspektem tej sieci jest sposób, w jaki obsługuje ona przestrzenie obserwacji i działania, zapewniając ich wyrównanie z warstwami sieci. Użycie firmy PyTorch warstwy sekwencyjne usprawniają architekturę modelu i pomagają efektywnie przekazywać dane przez wiele ukrytych warstw.

Druga część scenariusza skupia się na definicjach akcji i przestrzeni obserwacyjnej za pomocą Gym’a spacje.Box(). Ma to kluczowe znaczenie w środowiskach uczenia się przez wzmacnianie, w których agenci muszą wchodzić w interakcje w ramach wcześniej określonych granic. Przestrzeń działania jest tutaj ciągła, a każdy agent otrzymuje dwie wartości, takie jak ruch w osiach x i y. Przestrzeń obserwacyjna jest zdefiniowana podobnie, ale zawiera dodatkowe parametry, takie jak prędkość. Zapewnienie, że te przestrzenie odpowiadają potrzebom agenta, ma kluczowe znaczenie dla uniknięcia błędów zmiany kształtu, szczególnie w przypadku tablic wielowymiarowych i dużych zespołów agentów.

Skrypt integruje również obsługę błędów, aby rozwiązać problemy z przekształcaniem, które są powszechne w konfiguracjach uczenia się przez wzmacnianie. Linia za pomocą akcja.reshape() zapewnia, że ​​tablice akcji odpowiadają wymiarom oczekiwanym przez sieć. Jest to kluczowa funkcja pozwalająca uniknąć błędów związanych z niedopasowaniem wymiarów w czasie wykonywania. Jeśli dane nie odpowiadają oczekiwanemu kształtowi, skrypt wychwytuje błąd i rejestruje go w celu debugowania. Ten mechanizm obsługi błędów jest ważny w procesach ciągłego uczenia, gdzie nieobsługiwane błędy mogą zatrzymać uczenie całej sieci.

Trzecia część rozwiązania przedstawia zastosowanie Tensory PyTorcha i próbkowanie rozkładu w celu wyboru działania. Konwertując obserwacje na tensory, model jest zoptymalizowany do wykonywania zarówno na procesorze CPU, jak i GPU. Zastosowanie rozkładu kategorycznego umożliwia sieci próbkowanie działań w oparciu o logity generowane przez sieć aktorów. Zapewnia to, że działania agenta są wybierane probabilistycznie, co ma kluczowe znaczenie w algorytmach uczenia się przez wzmacnianie, takich jak Proximal Policy Optimization (PPO). Ta kombinacja warstw, przestrzeni i manipulacji tensorami umożliwia efektywną naukę w dynamicznym, wieloagentowym środowisku.

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.")

Optymalizacja uczenia się przez wzmacnianie za pomocą niestandardowych sieci zasad

Jednym z kluczowych aspektów uczenia się przez wzmacnianie w niestandardowych środowiskach jest prawidłowe zaprojektowanie przestrzeni obserwacji i działania. Przestrzenie te decydują o tym, jak agenci wchodzą w interakcję ze swoim otoczeniem. Typowy problem pojawia się, gdy agenci z przestrzeniami ciągłego działania, np. agenci flokujący, wymagają dokładnego dopasowania przestrzeni obserwacyjnej do warstw sieci. Tutaj, przestrzeń akcji muszą być odpowiednio zdefiniowane przy użyciu Gym’s spacje.Box(), zapewniając, że działania agentów mieszczą się w określonym zakresie, co bezpośrednio wpływa na wydajność uczenia się sieci polityk.

Podczas skalowania tych sieci do środowiska wieloagentowego obsługa wielowymiarowych danych staje się poważnym wyzwaniem. W takich przypadkach warstwy sieci powinny być w stanie efektywnie przetwarzać wielowymiarowe dane wejściowe. Narzędzia takie jak PyTorch nn.ModuleList() umożliwiają układanie wielu warstw w sposób modułowy, co ułatwia skalowanie architektury sieciowej w miarę wzrostu złożoności środowiska. Architektury modułowe poprawiają możliwość ponownego wykorzystania kodu, a także upraszczają debugowanie, gdy podczas szkolenia pojawią się błędy, takie jak problemy z przekształcaniem.

Co więcej, nie można przecenić znaczenia obsługi błędów. Stosowanie metod strukturalnych, takich jak spróbuj, z wyjątkiem bloki do wychwytywania błędów zmiany kształtu zapewniają, że uczenie może być kontynuowane bez nagłych błędów. Jest to szczególnie przydatne podczas testowania w dynamicznych środowiskach, w których agenci często wchodzą ze sobą w interakcję. Wcześnie wyłapując te błędy, możesz zlokalizować źródło problemu i wdrożyć poprawki poprawiające ogólną wydajność modelu. Regularne rejestrowanie stanu urządzenia i wyników warstw to kolejny sposób na zapewnienie płynnego i wolnego od błędów wykonywania niestandardowej sieci zasad.