カスタムGym環境作成(23) - 広げたマップを強化学習で攻略(学習アルゴリム変更)

前回は、これまでの改善点をまとめましたが、まだ学習アルゴリズムの変更を試していないことに気づきました。

[広くしたマップイメージ]

というわけで今回は別の学習アルゴリズムを試してみます。

学習アルゴリズム変更

いままでは学習アルゴリズムとしてACKTRを使っていましたがPPO2に変更します。

修正箇所は12-13行目26-30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 = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.01)
#model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.05)
#model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.1)
#model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.5)
#model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=1.0)

# 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
0.01
0.05
0.1
0.5
1.0

ほとんどゴール地点から動かず、全くゴールまでたどり着いていません。

このカスタム環境にはPPO2アルゴリズムは向いていないようです。

一旦学習アルゴリズムはACKTRに戻して、次回は別の改善を行いたいと思います。


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