Stable Baselines强化学习算法全面解析

Stable Baselines强化学习算法全面解析

stable-baselines A fork of OpenAI Baselines, implementations of reinforcement learning algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-baselines

算法概述

Stable Baselines项目实现了多种主流的强化学习算法，这些算法在策略类型、动作空间支持以及并行处理能力等方面各有特点。本文将对这些算法进行系统梳理，帮助开发者根据实际需求选择合适的算法。

算法特性对比

下表展示了各算法的主要特性：

| 算法名称 | 重构状态 | 支持循环策略 | 支持连续动作(Box) | 支持离散动作(Discrete) | 支持多进程 | |---------|---------|------------|------------------|------------------|----------| | A2C | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | | ACER | ✔️ | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ | | ACKTR | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | | DDPG | ✔️ | ❌ | ✔️ | ❌ | ✔️(MPI) | | DQN | ✔️ | ❌ | ❌ | ✔️ | ❌ | | HER | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ | ❌ | | GAIL | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️(MPI) | | PPO1 | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ | ✔️(MPI) | | PPO2 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | | SAC | ✔️ | ❌ | ✔️ | ❌ | ❌ | | TD3 | ✔️ | ❌ | ✔️ | ❌ | ❌ | | TRPO | ✔️ | ❌ | ✔️ | ✔️ | ✔️(MPI) |

关键特性说明

1. 重构状态：表示算法是否已重构以适应BaseRLModel类架构
2. 循环策略：支持循环神经网络(RNN)的策略
3. 动作空间支持：
   • Box：N维连续动作空间
   • Discrete：离散动作空间
   • MultiDiscrete：多维离散动作空间
   • MultiBinary：多维二元动作空间
4. 多进程支持：部分算法通过MPI实现多进程并行

动作空间详解

理解不同的动作空间类型对于正确选择算法至关重要：

1. Box空间：表示连续的动作空间，适用于需要精细控制的任务，如机械臂控制、连续速度调节等。典型算法包括DDPG、SAC和TD3等。

2. Discrete空间：表示离散的动作集合，适用于决策类问题，如游戏中的上下左右移动。DQN是专门处理这类空间的经典算法。

3. MultiDiscrete空间：扩展的离散空间，允许同时选择多个离散动作，适用于组合动作场景。

4. MultiBinary空间：多维二元动作空间，适用于需要同时执行多个二元决策的场景。

可复现性指南

在强化学习研究中，实验的可复现性至关重要。Stable Baselines提供了以下建议来确保结果可复现：

1. 种子设置：创建模型时传递seed参数
2. CPU设置：设置n_cpu_tf_sess=1（TensorFlow会话的CPU数量）
3. 环境种子：如果使用set_env()方法，需要先对环境设置种子

需要注意的是：

• 由于TensorFlow 1.x的限制，目前无法保证GPU上的结果可复现
• TD3算法在某些情况下可能仍无法完全复现结果

算法选择建议

根据任务特点选择合适的算法：

1. 连续控制任务：优先考虑SAC、TD3或DDPG
2. 离散决策任务：DQN或A2C/PPO系列
3. 需要记忆的序列决策：选择支持循环策略的算法如A2C、ACKTR
4. 样本效率要求高：考虑使用SAC或TD3
5. 并行训练需求：PPO2、A2C等支持多进程的算法

注意事项

1. 目前不支持Dict或Tuple等非数组类型的观测空间（HER除外）
2. 某些日志值（如ep_rewmean、eplenmean）需要配合Monitor包装器使用
3. GAIL目前仅针对TRPO算法实现

通过理解各算法的特性和适用场景，开发者可以更高效地利用Stable Baselines解决实际问题。建议在实际应用中根据具体需求进行算法对比实验，以获得最佳性能。

stable-baselines A fork of OpenAI Baselines, implementations of reinforcement learning algorithms 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-baselines