カスタムGym環境作成(17) - 広げたマップを強化学習で攻略

June 8, 2021

今回は、広げたマップを強化学習で攻略していきます。

[広くしたマップイメージ]

広げたマップマップを強化学習

前々回に実装したカスタムGym環境（env7.py）を9行目で読み込み、強化学習を行います。

学習アルゴリズムはACKTR(25～32行目)で、学習率は0.01から50.0に段階的に変更して結果がどのように変わるか確認していきます。

学習ステップ数は128000(35行目)としています。

[ソース]

train7.py

# 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 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=0.01)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.05)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.1)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=0.5)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=1.0)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=5.0)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=10.0)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1, learning_rate=50.0)

# 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