カスタムGym環境作成(27) - 広げたマップを強化学習で攻略(学習率を深ぼり2回目)

カスタムGym環境作成(27) - 広げたマップを強化学習で攻略(学習率を深ぼり2回目)

今回も、学習率を調整して結果がどう変わるか見ていきたいと思います。

[広くしたマップイメージ]

学習率の微調整2回目

前回の結果より、学習率1.5付近の結果も比較良かったので、さらに学習率1.6から2.5の結果も確認してみます。

ソースの修正箇所は、26-35行目となります。

[ソース]

train7.py
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# 警告を非表示
import os
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')
import tensorflow as tf
tf.get_logger().setLevel("ERROR")

import gym
from env7 import MyEnv

from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
#from stable_baselines import PPO2
from stable_baselines import ACKTR
from stable_baselines.bench import Monitor

# ログフォルダの作成
log_dir = './logs/'
os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)

# 環境の生成
env = MyEnv()
env = Monitor(env, log_dir, allow_early_resets=True)
env = DummyVecEnv([lambda: env])

# モデルの生成
model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=1.6)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=1.7)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=1.8)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=1.9)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=2.0)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=2.1)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=2.2)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=2.3)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=2.4)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=2.5)

# モデルの学習
model.learn(total_timesteps=128000)

# モデルの保存
model.save('model7')

# モデルのテスト
state = env.reset()
total_reward = 0
while True:
# 環境の描画
env.render()

# モデルの推論
action, _ = model.predict(state)

# 1ステップの実行
state, reward, done, info = env.step(action)
total_reward += reward
print('reward:', reward, 'total_reward', total_reward)
print('-----------')

print('')
# エピソード完了
if done:
# 環境の描画
print('total_reward:', total_reward)
break

学習率を変更しながら実行し、それぞれの最終結果と平均報酬遷移(グラフ)を確認します。

[結果]

学習率 最終位置・最終報酬 平均報酬遷移
1.6
1.7
1.8
1.9
2.0
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5

学習率1.9と2.0は全エピソードの半分くらいゴールしているんですが、完全攻略はできていません。

もう一歩のような気もするんですが・・・😔


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