使用ElegantRL实现LunarLanderContinuous-v2连续控制任务教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eleg/ElegantRL 任务概述
LunarLanderContinuous-v2是一个经典的机器人控制任务，属于强化学习领域的连续控制问题。在这个环境中，我们需要控制一个月球着陆器平稳降落在指定着陆区域。任务具有以下特点：
- 状态空间：8维连续状态，包含着陆器的位置、速度、角度、角速度等信息
- 动作空间：4维连续动作，控制主引擎和两侧引擎的推力
- 奖励机制：
- 成功着陆在指定区域可获得+100奖励
- 坠毁则获得-100惩罚
- 偏离目标区域会逐渐减少奖励
- 终止条件：着陆器成功着陆或坠毁时结束
ElegantRL框架简介
ElegantRL是一个高效、轻量级的深度强化学习框架，专为研究人员和开发者设计。它具有以下优势：
- 模块化设计：算法、网络结构、环境等组件高度解耦
- 多种算法支持：包含SAC、PPO、TD3等主流强化学习算法
- 高效实现：优化了训练流程，支持多进程并行训练
- 易用性：提供简洁的API和丰富的示例
环境准备
安装ElegantRL
pip install elegantrl
导入必要库
from elegantrl.run import *
import gym
# 屏蔽gym的非必要警告
gym.logger.set_level(40)
环境信息获取
在开始训练前，我们需要了解环境的基本信息：
env_args = get_gym_env_args(gym.make('LunarLanderContinuous-v2'), if_print=True)
输出结果包含了环境的关键参数：
- 状态维度(state_dim)：8
- 动作维度(action_dim)：4
- 最大步数(max_step)：1000
- 目标回报(target_return)：200
算法选择与配置
ElegantRL提供了多种强化学习算法，对于连续控制任务，我们推荐使用SAC(Soft Actor-Critic)算法：
env_func = gym.make
env_args = {
'env_num': 1,
'env_name': 'LunarLanderContinuous-v2',
'max_step': 1000,
'state_dim': 8,
'action_dim': 4,
'if_discrete': False, # 注意这是连续控制任务
'target_return': 200,
'id': 'LunarLanderContinuous-v2'
}
args = Arguments(AgentModSAC, env_func=env_func, env_args=env_args)
超参数设置
合理的超参数配置对训练效果至关重要：
args.target_step = args.max_step # 每次采样的步数
args.gamma = 0.99 # 折扣因子
args.eval_times = 2 ** 5 # 评估次数
args.net_dim = 2 ** 7 # 网络宽度
args.batch_size = 2 ** 8 # 批大小
args.repeat_times = 2 ** 0 # 样本重用次数
训练与评估
启动训练过程非常简单：
train_and_evaluate(args)
训练过程中会定期评估策略性能，输出包括：
- 当前训练轮次
- 评估得到的平均回报
- 训练耗时等信息
训练效果分析
经过充分训练后，智能体可以学会以下技能：
- 精准控制推力大小和方向
- 稳定调整着陆器姿态
- 以合适的速度接近着陆点
- 最终实现平稳着陆
常见问题与调优建议
-
训练不稳定：
- 尝试减小学习率
- 增加批大小(batch_size)
- 调整网络结构(net_dim)
-
收敛速度慢：
- 尝试不同的随机种子
- 调整折扣因子(gamma)
- 增加样本重用次数(repeat_times)
-
最终性能不足：
- 延长训练时间
- 尝试其他算法如TD3
- 调整奖励函数的权重
扩展应用
掌握LunarLanderContinuous-v2的控制方法后，可以尝试将其应用到其他连续控制任务，如：
- 机器人手臂控制
- 无人机飞行控制
- 自动驾驶车辆控制
ElegantRL框架提供了统一的接口，可以方便地迁移到这些类似任务中。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
