Вопрос или проблема
Я разрабатываю модель RL, в которой агенту нужно избегать движущихся врагов в 2D пространстве.
Враги появляются непрерывно и отскакивают от стен.
Окружающая среда кажется довольно динамичной и хаотичной.
Входные данные для НС
Существует 5 характеристик, определяющих входные данные для каждого врага:
- Расстояние до агента
- Скорость
- Угол относительно агента
- Относительное положение по оси X
- Относительное положение по оси Y
Кроме того, конечный вход включает положение агента по осям X и Y.
Таким образом, при наличии 10 врагов общий размер входных данных составляет 52 (10 * 5 + 2).
10 врагов соответствуют 10 ближайшим к агенту врагам, которым, вероятно, нужно избежать столкновения.
Опасения
Правильный ли у меня подход к определению состояния?
В данный момент я сортирую эти характеристики по возрастанию расстояния от агента. Моя логика заключалась в том, что более близкие враги более критичны для выживания.
Является ли это в целом хорошей практикой с точки зрения обучения модели и достижения сходимости?
Что вы думаете о роли и значении гаммы здесь? Снижает ли ее изначально динамичная и хаотичная среда?
Ответ или решение
Вопрос о создании модели с использованием Q-learning, в частности метода Deep Q-Network (DQN), для динамического обхода препятствий в двухмерной плоскости — это задача, которая требует тщательного подхода к определению состояния, выбора параметров и структурирования входных данных. Рассмотрим ваши вопросы и подход более детально.
Теория
Формирование состояния
Алгоритмы Q-learning, такие как DQN, требуют четкого и индивидуально подобранного определения состояния, так как именно это обеспечивает успешное обучение агента. Ваше предложение использовать такие параметры, как расстояние от агента, скорость, угол относительно агента, относительное положение по осям X и Y, представляется обоснованным, так как эти факторы непосредственно влияют на возможность столкновения с врагами.
Фокусировка на ближайших врагах также логична, так как они представляют наибольшую опасность. Включение координат агента в общую модель помогает алгоритму учитывать текущее состояние агента в пространстве, что составляет важную часть окружающей среды.
Важность сортировки
Сортировка врагов по возрастанию расстояния может помочь агенту ориентироваться в более опасных ситуациях, но это также приводит к вопросу о возможности потери информации о врагах, которые находятся дальше, но движутся прямо на агента с высокой скоростью. Поэтому важно исследовать, улучшает ли сортировка результат.
Гамма-фактор
Gamma (гиперпараметр дисконтирования будущих вознаграждений) играет важную роль в обучении агентов с поддержкой. В динамичной и хаотичной среде высокая степень дисконтирования (например, gamma=0.9) может быть менее эффективной, так как она будет акцентировать внимание на долгосрочных результатах в ущерб реакции на ближайшие изменения. Уменьшение gamma может сделать алгоритм более отзывчивым на изменения в окружающей среде.
Пример
Рассмотрим гипотетический случай, когда агент сталкивается с десятью врагами, из которых пять находятся очень близко, а пять — на значительном, но уменьшающемся расстоянии с высокой скоростью. Необходимо обеспечить, чтобы агент корректно оценивал влияние удаленных противников, которые потенциально могут достичь его через короткое время. Это требует баланса между текущей реакцией и фактором учета будущих рисков (gamma).
Применение
-
Формализация входных данных: Включение большего числа характеристик врагов, таких как, например, предсказанная траектория движения, может повысить качество входных данных. Это также позволяет использовать временные серии для предсказания поведения врагов.
-
Исследование сортировки: Проведите эксперименты с сортировкой массивообразно, чтобы убедиться в том, что сортировка по расстоянию улучшает способности агента избегать столкновений.
-
Подбор параметров: Протестируйте различные значения gamma в диапазоне от 0.5 до 0.9, чтобы определить оптимальное значение, позволяющее агенту эффективно адаптироваться к частосменяющейся среде.
-
Итерационное обучение: Используйте метод многопроходного обучения с постоянной калибровкой параметров, чтобы адаптировать алгоритм к динамичности среды. Это может включать в себя динамическое изменение gamma.
-
Отладка и визуализация: Создавайте подробные графики траекторий врагов и агента, чтобы более ясно видеть влияние каждого изменения в модельных настройках и поведении.
Итак, ваше текущее решение, хотя и имеет некоторые потенциально сильные стороны, требует тщательно настроенной калибровки и детальной проверки. Грамотное использование дополнительных характеристик среды и высшее внимание к воплощению релевантных алгоритмических изменений могут значительно повысить эффективность и общую производительность агента.