Исправление ошибок изменения формы для многоагентного обучения с подкреплением в сетях с настраиваемыми политиками

Понимание ошибок изменения формы в пользовательских сетях

При реализации сети настраиваемых политик для обучения с подкреплением ошибки изменения формы являются распространенным препятствием, особенно в многоагентных средах. Эти ошибки часто возникают при определении пространств наблюдения и действия, которые не могут быть правильно выровнены во время обучения модели.

В этом сценарии мы рассмотрим проблему изменения формы, возникающую в пользовательской среде группирования, где необходимо тщательно обрабатывать пространства наблюдения и действия агента, чтобы избежать несоответствия размеров. Эта проблема может остановить обучение и помешать развитию моделей.

Проблема обычно возникает, когда данные передаются через слои нейронной сети, особенно когда размеры пространства действий изменяются неправильно. Это можно объяснить взаимодействием между измерениями пространства наблюдения и уровнями сети таможенной политики.

Тщательно анализируя сообщения об ошибках и изучая структуру сети, это руководство поможет вам понять основную причину таких ошибок и предложить решения для корректировки структуры сети политик. Правильное изменение формы массивов обеспечивает плавное обучение и предотвращает критические сбои при выполнении задач обучения с подкреплением.

Исследование сетей пользовательских политик для многоагентных сред

Предоставленные сценарии Python предназначены для устранения ошибок изменения формы в сетях настраиваемых политик, особенно в многоагентных средах с использованием обучения с подкреплением. Первый скрипт определяет структуру пользовательская многоагентная политика, который использует методы актер-критик. Актер несет ответственность за принятие решения о действиях агента на основе своего наблюдения, а критик оценивает ценность действия. Важным аспектом этой сети является то, как она обрабатывает пространства наблюдения и действия, обеспечивая их согласованность со слоями сети. Использование PyTorch's последовательные уровни оптимизируют архитектуру модели и помогают эффективно передавать данные через несколько скрытых слоев.

Вторая часть сценария фокусируется на определениях пространства действий и наблюдения с использованием Gym's. пробелы.Box(). Это имеет решающее значение в средах обучения с подкреплением, где агентам необходимо взаимодействовать в заранее определенных границах. Пространство действий здесь непрерывное, каждый агент получает два значения, например, движение по осям x и y. Пространство наблюдения определяется аналогичным образом, но включает дополнительные параметры, такие как скорость. Обеспечение соответствия этих пространств потребностям агента имеет решающее значение для предотвращения ошибок изменения формы, особенно при работе с многомерными массивами и большими командами агентов.

Сценарий также включает обработку ошибок для решения проблем изменения формы, которые часто встречаются в настройках обучения с подкреплением. Линия, использующая действие.reshape() гарантирует, что массивы действий соответствуют размерам, ожидаемым сетью. Это ключевая функция, позволяющая избежать ошибок несоответствия размеров во время выполнения. Если данные не соответствуют ожидаемой форме, сценарий улавливает ошибку и регистрирует ее для отладки. Этот механизм обработки ошибок важен для процессов непрерывного обучения, где необработанные ошибки могут остановить обучение всей сети.

Третья часть решения представляет использование Тензоры PyTorch и выборка распределения для выбора действий. Преобразуя наблюдения в тензоры, модель оптимизируется для выполнения как на ЦП, так и на графическом процессоре. Использование категориального распределения позволяет сети выбирать действия на основе логитов, создаваемых сетью субъектов. Это гарантирует, что действия агента выбираются вероятностно, что имеет решающее значение в алгоритмах обучения с подкреплением, таких как оптимизация проксимальной политики (PPO). Такое сочетание слоев, пространств и манипуляций с тензорами обеспечивает эффективное обучение в динамической многоагентной среде.

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.")

Оптимизация обучения с подкреплением с помощью сетей настраиваемых политик

Одним из ключевых аспектов обучения с подкреплением в пользовательских средах является правильный дизайн пространств для наблюдения и действий. Эти пространства определяют, как агенты взаимодействуют со своей средой. Типичная проблема возникает, когда агенты с непрерывным пространством действия, такие как агенты скопления, требуют тщательного согласования между пространством наблюдения и сетевыми уровнями. Здесь пространство действия должны быть правильно определены с помощью Gym's пробелы.Box(), гарантируя, что действия агентов попадают в указанный диапазон, что напрямую влияет на эффективность обучения сети политик.

При масштабировании этих сетей в многоагентную среду обработка многомерных данных становится серьезной проблемой. В таких случаях сетевые уровни должны быть способны эффективно обрабатывать многомерные входные данные. Такие инструменты, как PyTorch nn.ModuleList() позволяют объединять несколько уровней по модульному принципу, что упрощает масштабирование сетевой архитектуры по мере увеличения сложности среды. Модульные архитектуры улучшают возможность повторного использования кода, а также упрощают отладку, когда во время обучения возникают такие ошибки, как проблемы с изменением формы.

Более того, важность обработки ошибок невозможно переоценить. Использование структурированных методов, таких как попробовать-кроме блоки для обнаружения ошибок изменения формы гарантируют, что обучение может продолжаться без резких сбоев. Это особенно полезно при тестировании в динамических средах, где агенты часто взаимодействуют друг с другом. Обнаружив эти ошибки на ранней стадии, вы сможете точно определить источник проблемы и внедрить исправления, чтобы улучшить общую производительность модели. Регулярная регистрация состояния устройства и выходных данных уровня — это еще один способ обеспечить плавное и безошибочное выполнение сети настраиваемой политики.