强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋（一）

2021 年 12 月 7 日
筆記
Python, 强化学习实战

在强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋中，我们构建了一个井字棋环境，并进行了测试。接下来我们可以使用各种强化学习方法训练agent出棋，其中比较简单的是Q学习，Q即Q(S, a)，是状态动作价值，表示在状态s下执行动作a的未来收益的总和。Q学习的算法如下：

可以看到，当agent在状态S，执行了动作a之后，得到了环境给予的奖励R，并进入状态S’。同时，选择最大的Q(S’, a)，更新Q(S, a)。所谓表格型Q学习，就是构建一个Q(S, a)的表格，维护所有的状态动作价值。一个很好的示例来自 Q学习玩Flappy Bird，随着游戏的不断进行，Q表格中记录的状态越来越多，状态动作价值也越来越准确，于是小鸟也飞得越来越好。

我们也要构建这样的Q表格，并希望通过Q_table[state][action] 的检索方式访问其储存的状态动作价值，我们可以用字典实现：

‘[1, 0, -1, 0, 0, 0, 1, -1, 0]’	{‘(0,1)’:0, ‘(1,0)’:0, ‘(1,1)’:0, ‘(1,2)’:0, ‘(2,2)’:0}
‘[0, 1, 0, -1, 0, 0, -1, 0, 1]’	……

在本文中我们要做到如下的目标：

改写强化学习实战 | 自定义Gym环境之井子棋中的测试代码，要更有逻辑，更能凸显强化学习中 agent 和环境的概念。
agent 随机选择空格进行动作，每次动作前，更新Q表格：若表格中不存在当前状态，则将当前状态及其动作价值添加至Q表格中。
玩50000次游戏，查看Q表格中的状态数

步骤1：创建文件

在任意目录新建文件 Table QLearning play TicTacToe.py

步骤2：创建类 Agent()

Agent() 类需要有（1）随机落子的动作生成函数（2）Q表格（3）更新Q表格的函数，且新增表格中全部状态动作价值设为0。代码如下：

class Agent():
    def __init__(self):
        self.Q_table = {}
    
    def getEmptyPos(self, env_): # 返回空位的坐标
        action_space = []
        for i, row in enumerate(env_.state):
            for j, one in enumerate(row):
                if one == 0: action_space.append((i,j)) 
        return action_space
        
    def randomAction(self, env_, mark): # 随机选择空格动作
        actions = self.getEmptyPos(env_)
        action_pos = random.choice(actions)
        action = {'mark':mark, 'pos':action_pos}
        return action
    
    def updateQtable(self, env_): # 更新Q表格
        state = env_.state
        if str(state) not in self.Q_table: # 新增状态
            self.Q_table[str(state)] = {}
            actions = self.getEmptyPos(env_)
            for action in actions:
                self.Q_table[str(state)][str(action)] = 0 # 新增的状态动作价值为0

步骤3：创建类 Game()

Game() 类需要有（1）是/否显示游戏过程、更改行动时间间隔的属性（2）开局随机先后手（3）切换行动方的函数（4）游戏结束时，可以新建游戏。代码如下：

class Game():
    def __init__(self, env):
        self.INTERVAL = 0 # 行动间隔
        self.RENDER = False # 是否显示游戏过程
        self.first = 'blue' if random.random() > 0.5 else 'red' # 随机先后手
        self.currentMove = self.first # 当前行动方
        self.env = env
        self.agent = Agent()
    
    def switchMove(self): # 切换行动玩家
        move = self.currentMove
        if move == 'blue': self.currentMove = 'red'
        elif move == 'red': self.currentMove = 'blue'
    
    def newGame(self): # 新建游戏
        self.first = 'blue' if random.random() > 0.5 else 'red'
        self.currentMove = self.first
        self.env.reset()
    
    def run(self): # 玩一局游戏
        self.env.reset() # 在第一次step前要先重置环境 不然会报错
        while True:
            if self.currentMove == 'blue': self.agent.updateQtable(self.env) # 只记录蓝方视角下的局面
            action = self.agent.randomAction(self.env, self.currentMove)
            state, reward, done, info = self.env.step(action)
            if self.RENDER: self.env.render()
            self.switchMove()
            time.sleep(self.INTERVAL)
            if done:
                self.newGame()
                if self.RENDER: self.env.render()
                time.sleep(self.INTERVAL)
                break

步骤4：测试

（1）玩一局游戏，显示Q表格，及Q表格中储存的状态数：

env = gym.make('TicTacToeEnv-v0')
game = Game(env)
for i in range(1):
    game.run()

for state in game.agent.Q_table:
    print(state)
    for action in game.agent.Q_table[state]:
        print(action, ': ', game.agent.Q_table[state][action])
    print('--------------')

print('dim of state: ', len(game.agent.Q_table))

输出：

（2）玩50000局游戏，查看Q表格中储存的状态数：

env = gym.make('TicTacToeEnv-v0')
game = Game(env)
for i in range(50000):
    game.run()

print('dim of state: ', len(game.agent.Q_table))

输出：

整体代码如下：

import gym
import random
import time

# 查看所有已注册的环境
# from gym import envs
# print(envs.registry.all()) 

class Game():
    def __init__(self, env):
        self.INTERVAL = 0 # 行动间隔
        self.RENDER = False # 是否显示游戏过程
        self.first = 'blue' if random.random() > 0.5 else 'red' # 随机先后手
        self.currentMove = self.first
        self.env = env
        self.agent = Agent()
    
    def switchMove(self): # 切换行动玩家
        move = self.currentMove
        if move == 'blue': self.currentMove = 'red'
        elif move == 'red': self.currentMove = 'blue'
    
    def newGame(self): # 新建游戏
        self.first = 'blue' if random.random() > 0.5 else 'red'
        self.currentMove = self.first
        self.env.reset()
    
    def run(self): # 玩一局游戏
        self.env.reset() # 在第一次step前要先重置环境 不然会报错
        while True:
            if self.currentMove == 'blue': self.agent.updateQtable(self.env) # 只记录蓝方视角下的局面
            action = self.agent.randomAction(self.env, self.currentMove)
            state, reward, done, info = self.env.step(action)
            if self.RENDER: self.env.render()
            self.switchMove()
            time.sleep(self.INTERVAL)
            if done:
                self.newGame()
                if self.RENDER: self.env.render()
                time.sleep(self.INTERVAL)
                break
                    
class Agent():
    def __init__(self):
        self.Q_table = {}
    
    def getEmptyPos(self, env_): # 返回空位的坐标
        action_space = []
        for i, row in enumerate(env_.state):
            for j, one in enumerate(row):
                if one == 0: action_space.append((i,j)) 
        return action_space
        
    def randomAction(self, env_, mark): # 随机选择空格动作
        actions = self.getEmptyPos(env_)
        action_pos = random.choice(actions)
        action = {'mark':mark, 'pos':action_pos}
        return action
    
    def updateQtable(self, env_):
        state = env_.state
        if str(state) not in self.Q_table:
            self.Q_table[str(state)] = {}
            actions = self.getEmptyPos(env_)
            for action in actions:
                self.Q_table[str(state)][str(action)] = 0
            

env = gym.make('TicTacToeEnv-v0')
game = Game(env)
for i in range(1):
    game.run()

for state in game.agent.Q_table:
    print(state)
    for action in game.agent.Q_table[state]:
        print(action, ': ', game.agent.Q_table[state][action])
    print('--------------')

print('dim of state: ', len(game.agent.Q_table))

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