基于ElegantRL的PPO算法实战教程：从倒立摆到月球着陆器-优快云博客

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基于ElegantRL的PPO算法实战教程：从倒立摆到月球着陆器

ElegantRL Massively Parallel Deep Reinforcement Learning. 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eleg/ElegantRL

前言

强化学习(Reinforcement Learning)作为人工智能领域的重要分支，近年来在游戏AI、机器人控制、金融交易等多个领域取得了显著成果。其中，PPO(Proximal Policy Optimization)算法因其出色的稳定性和性能，成为当前最受欢迎的强化学习算法之一。本文将基于ElegantRL框架，通过两个经典控制问题——倒立摆和月球着陆器，详细介绍PPO算法的实现与应用。

环境准备

在开始之前，我们需要了解两个重要的环境：

倒立摆(Pendulum)环境：这是一个经典的连续控制问题，目标是施加扭矩使摆杆保持直立状态。状态空间包含3个维度（摆杆末端的x-y坐标和角速度），动作空间是1维的扭矩值。
月球着陆器(LunarLander)环境：这是一个更具挑战性的连续控制问题，目标是控制着陆器平稳降落在指定区域。状态空间包含8个维度（坐标、速度、角度等），动作空间是2维的（主引擎和侧向引擎的推力）。

PPO算法核心实现

ElegantRL框架中的PPO实现主要包含以下几个关键组件：

1. 网络结构配置

args.net_dims = [64, 32]  # 定义MLP网络的中间层维度

这里定义了一个两层的全连接网络，第一层64个神经元，第二层32个神经元。这种结构对于中等复杂度的控制问题通常已经足够。

2. 关键超参数设置

PPO算法有几个关键超参数需要特别注意：

args.gamma = 0.97  # 折扣因子，控制未来奖励的重要性
args.repeat_times = 16  # 使用经验回放缓冲区重复更新网络的次数
args.lambda_entropy = 0.04  # 策略熵的权重系数，用于鼓励探索

3. 训练控制参数

args.break_step = int(2e5)  # 倒立摆环境的最大训练步数
args.break_step = int(4e5)  # 月球着陆器环境的最大训练步数

根据问题复杂度不同，设置了不同的最大训练步数。更复杂的月球着陆器问题需要更多的训练步数。

实战演练

倒立摆控制实现

倒立摆是一个理想的PPO算法入门环境，让我们看看具体实现：

def train_ppo_for_pendulum(gpu_id=0):
    agent_class = AgentPPO
    env_class = PendulumEnv
    env_args = {
        'env_name': 'Pendulum',
        'state_dim': 3,
        'action_dim': 1,
        'if_discrete': False
    }
    ...

关键点：

状态维度：3（位置和角速度）
动作维度：1（扭矩值）
连续动作空间

月球着陆器控制实现

相比倒立摆，月球着陆器问题更为复杂：

def train_ppo_for_lunar_lander(gpu_id=0):
    agent_class = AgentPPO
    env_class = gym.make
    env_args = {
        'env_name': 'LunarLanderContinuous-v2',
        'state_dim': 8,
        'action_dim': 2,
        'if_discrete': False
    }
    ...

关键点：

状态维度：8（位置、速度、角度等）
动作维度：2（主引擎和侧向引擎）
更长的训练周期和更大的网络容量需求

训练与验证流程

ElegantRL框架提供了简洁的训练和验证流程：

训练阶段：

train_agent(args)

验证阶段：

actor_name = sorted([s for s in os.listdir(args.cwd) if s[-4:] == '.pth'])[-1]
actor_path = f"{args.cwd}/{actor_name}"
valid_agent(env_class, env_args, args.net_dims, agent_class, actor_path)

训练完成后，可以选择加载最优模型进行可视化验证，观察智能体的实际表现。