强化学习 14 —— TD3 算法详解与 TensorFlow 2.0 实现

引言

在强化学习领域，深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法因其能够处理连续动作空间的问题而广受关注。然而，DDPG算法在实际应用中常常面临过估计（overestimation）问题，导致策略性能下降。为了解决这一问题，TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）算法应运而生。TD3算法通过引入双评判器（twin critics）、延迟策略更新（delayed policy updates）以及目标策略平滑正则化（target policy smoothing regularization）等技术，有效缓解了过估计问题，提高了算法的稳定性和性能。本文将详细解析TD3算法的原理，并结合TensorFlow 2.0框架，提供其实现指南。

TD3算法详解

1. 双评判器（Twin Critics）

DDPG算法使用单个评判器网络来估计状态-动作对的Q值，这容易导致过估计问题。TD3算法通过引入两个独立的评判器网络（Q1和Q2），并取两者中的较小值作为目标Q值，从而降低了过估计的风险。这种方法被称为“双Q学习”（Double Q-learning）的变体，能够有效提高Q值估计的准确性。

2. 延迟策略更新（Delayed Policy Updates）

在DDPG中，策略网络和评判器网络是同步更新的。然而，这种同步更新方式可能导致策略网络在评判器网络尚未充分收敛时就被更新，从而引入噪声。TD3算法通过延迟策略更新来解决这一问题，即先更新评判器网络多次，然后再更新策略网络一次。这种延迟更新策略有助于保持策略的稳定性。

3. 目标策略平滑正则化（Target Policy Smoothing Regularization）

为了进一步减少过估计的影响，TD3算法在目标策略中引入了平滑正则化。具体来说，它在计算目标Q值时，对目标动作添加了一个小的噪声（通常是从正态分布中采样得到的），从而使得目标Q值更加平滑，减少了过估计的可能性。

4. 算法流程

TD3算法的流程可以概括为以下几个步骤：

1. 初始化：初始化策略网络、两个评判器网络及其目标网络，以及经验回放缓冲区。
2. 交互：在当前策略下与环境交互，收集状态、动作、奖励和下一状态，并存入经验回放缓冲区。
3. 采样：从经验回放缓冲区中随机采样一批数据。
4. 更新评判器：使用采样数据更新两个评判器网络，目标Q值由目标评判器网络和目标策略网络共同决定，并引入目标策略平滑正则化。
5. 延迟更新策略：每隔一定步数，使用更新后的评判器网络来更新策略网络。
6. 更新目标网络：使用软更新（soft update）的方式更新目标评判器网络和目标策略网络。

TensorFlow 2.0实现

1. 环境准备

首先，我们需要安装TensorFlow 2.0以及其他必要的库，如gym（用于环境交互）和numpy（用于数值计算）。

pip install tensorflow==2.0.0 gym numpy

2. 网络构建

接下来，我们构建策略网络和评判器网络。策略网络接收状态作为输入，输出动作；评判器网络接收状态和动作作为输入，输出Q值。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
class Actor(tf.keras.Model):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action):
        super(Actor, self).__init__()
        self.l1 = Dense(256, activation='relu')
        self.l2 = Dense(256, activation='relu')
        self.l3 = Dense(action_dim, activation='tanh')
        self.max_action = max_action
    def call(self, state):
        x = tf.nn.relu(self.l1(state))
        x = tf.nn.relu(self.l2(x))
        x = self.max_action * self.l3(x)
        return x
class Critic(tf.keras.Model):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(Critic, self).__init__()
        # Q1架构
        self.l1 = Dense(256, activation='relu')
        self.l2 = Dense(256, activation='relu')
        self.l3 = Dense(1)
        # Q2架构
        self.l4 = Dense(256, activation='relu')
        self.l5 = Dense(256, activation='relu')
        self.l6 = Dense(1)
    def call(self, state, action):
        x = tf.concat([state, action], axis=-1)
        x1 = tf.nn.relu(self.l1(x))
        x1 = tf.nn.relu(self.l2(x1))
        x1 = self.l3(x1)
        x2 = tf.nn.relu(self.l4(x))
        x2 = tf.nn.relu(self.l5(x2))
        x2 = self.l6(x2)
        return x1, x2

3. 策略更新与训练流程

接下来，我们实现TD3算法的训练流程，包括经验回放、网络更新等关键步骤。

import numpy as np
import gym
from collections import deque
class TD3:
    def __init__(self, state_dim, action_dim, max_action):
        self.actor = Actor(state_dim, action_dim, max_action)
        self.actor_target = Actor(state_dim, action_dim, max_action)
        self.actor_target.set_weights(self.actor.get_weights())
        self.critic = Critic(state_dim, action_dim)
        self.critic_target = Critic(state_dim, action_dim)
        self.critic_target.set_weights(self.critic.get_weights())
        self.actor_optimizer = Adam(learning_rate=3e-4)
        self.critic_optimizer = Adam(learning_rate=3e-4)
        self.max_action = max_action
        self.tau = 0.005
        self.gamma = 0.99
        self.policy_noise = 0.2
        self.noise_clip = 0.5
        self.policy_freq = 2
        self.replay_buffer = deque(maxlen=1e6)
    def select_action(self, state):
        state = tf.convert_to_tensor([state], dtype=tf.float32)
        return self.actor(state).numpy()[0]
    def train(self, batch_size=100):
        if len(self.replay_buffer) < batch_size:
            return
        batch = np.array(np.random.choice(len(self.replay_buffer), batch_size, replace=False))
        state = np.array([self.replay_buffer[i][0] for i in batch])
        action = np.array([self.replay_buffer[i][1] for i in batch])
        next_state = np.array([self.replay_buffer[i][3] for i in batch])
        reward = np.array([self.replay_buffer[i][2] for i in batch])
        done = np.array([self.replay_buffer[i][4] for i in batch])
        state = tf.convert_to_tensor(state, dtype=tf.float32)
        action = tf.convert_to_tensor(action, dtype=tf.float32)
        next_state = tf.convert_to_tensor(next_state, dtype=tf.float32)
        reward = tf.convert_to_tensor(reward, dtype=tf.float32).reshape(-1, 1)
        done = tf.convert_to_tensor(done, dtype=tf.float32).reshape(-1, 1)
        # 计算目标Q值
        noise = tf.clip_by_value(tf.random.normal(tf.shape(action), 0, self.policy_noise),
                                 -self.noise_clip, self.noise_clip)
        next_action = tf.clip_by_value(self.actor_target(next_state) + noise, -self.max_action, self.max_action)
        target_Q1, target_Q2 = self.critic_target(next_state, next_action)
        target_Q = tf.minimum(target_Q1, target_Q2)
        target_Q = reward + (1 - done) * self.gamma * target_Q
        # 更新评判器
        with tf.GradientTape() as tape:
            current_Q1, current_Q2 = self.critic(state, action)
            critic_loss = tf.reduce_mean((current_Q1 - target_Q) ** 2 + (current_Q2 - target_Q) ** 2)
        critic_grads = tape.gradient(critic_loss, self.critic.trainable_variables)
        self.critic_optimizer.apply_gradients(zip(critic_grads, self.critic.trainable_variables))
        # 延迟更新策略
        if self.train_step % self.policy_freq == 0:
            with tf.GradientTape() as tape:
                new_action = self.actor(state)
                new_action_loss = -self.critic.call(state, new_action)[0].mean()  # 只使用Q1来计算策略梯度
            actor_grads = tape.gradient(new_action_loss, self.actor.trainable_variables)
            self.actor_optimizer.apply_gradients(zip(actor_grads, self.actor.trainable_variables))
            # 软更新目标网络
            for param, target_param in zip(self.actor.trainable_variables, self.actor_target.trainable_variables):
                target_param.assign(self.tau * param + (1 - self.tau) * target_param)
            for param, target_param in zip(self.critic.trainable_variables, self.critic_target.trainable_variables):
                target_param.assign(self.tau * param + (1 - self.tau) * target_param)
        self.train_step += 1
    def store_transition(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, done))
# 示例使用
env = gym.make('Pendulum-v0')
state_dim = env.observation_space.shape[0]
action_dim = env.action_space.shape[0]
max_action = float(env.action_space.high[0])
td3 = TD3(state_dim, action_dim, max_action)
# 训练循环
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    episode_reward = 0
    while True:
        action = td3.select_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        td3.store_transition(state, action, reward, next_state, done)
        td3.train()
        state = next_state
        episode_reward += reward
        if done:
            break
    print(f'Episode: {episode}, Reward: {episode_reward}')

4. 实践建议

• 超参数调优：TD3算法的性能很大程度上依赖于超参数的选择，如学习率、噪声大小、延迟更新频率等。建议通过网格搜索或随机搜索来寻找最优超参数组合。
• 经验回放缓冲区大小：较大的经验回放缓冲区可以提供更多的训练数据，但也可能导致训练过程变慢。需要根据实际情况平衡缓冲区大小和训练效率。
• 网络架构选择：策略网络和评判器网络的架构对算法性能有重要影响。可以尝试不同的网络深度和宽度，以及激活函数的选择。
• 并行化训练：对于复杂的任务，可以考虑使用并行化训练来加速算法收敛。例如，可以使用多个环境同时进行交互，并将数据并行地存入经验回放缓冲区。

结论

TD3算法通过引入双评判器、延迟策略更新以及目标策略平滑正则化等技术，有效缓解了DDPG算法中的过估计问题，提高了算法的稳定性和性能。本文详细解析了TD3算法的原理，并结合TensorFlow 2.0框架提供了其实现指南。通过实践建议，读者可以更好地应用TD3算法解决实际问题，并在强化学习领域取得更好的成果。