強化学習でAIにスネークを教える！PyTorchとPygameを使ったチュートリアル（パート3）

強化学習でAIにスネークを教える！PyTorchとPygameを使ったチュートリアル（パート3）

Table of Contents:

1. はじめに
2. 強化学習シリーズの前話の復習
3. エージェントの実装
4. ゲームの定義と初期化
5. エージェントのパラメータ設定
6. ゲーム状態の計算
7. エージェントの行動決定
8. ランダム行動の割合
9. エージェントのトレーニング関数
10. 結果のプロットと保存

第三部：エージェントの実装

エージェントの実装を行います。エージェントは、ゲームの状態を把握し、最適な行動を決定する役割を担います。まずはエージェントの初期化関数を作成します。初期化関数では、エージェントのパラメータやモデル、トレーナーなどを初期化します。

class Agent:
    def __init__(self):
        self.number_of_games = 0
        self.epsilon = 0

        self.memory = deque(maxlen=max_memory)
        self.model = None
        self.trainer = None

次に、ゲーム状態の取得関数を作成します。ゲーム状態の計算は、エージェントがゲーム状態を把握するために重要な役割を果たします。

def get_state(self, Game):
    head = game.snake[0]

    # Calculate Danger
    danger_straight = self.check_collision(game, self.move_straight(head))
    danger_right = self.check_collision(game, self.move_right(head))
    danger_left = self.check_collision(game, self.move_left(head))

    # Calculate Move Direction
    move_direction = self.calculate_move_direction(game.direction)

    # Calculate Food Location
    food_location = self.calculate_food_location(game.snake[0], game.food)

    # Convert to Numpy Array
    state = np.array([danger_straight, danger_right, danger_left, move_direction, food_location], dtype=np.float32)

    return state

エージェントの行動決定関数では、ランダム行動とモデルに基づく行動の割合を調整します。

def get_action(self, state):
    if random.randint(0, 200) < self.epsilon:
        # Random Move
        move = random.randint(0, 2)
    else:
        # Model-based Move
        prediction = self.model.predict(state)
        move = torch.argmax(prediction).item()

    final_move = [0, 0, 0]
    final_move[move] = 1

    return final_move

エージェントのトレーニング関数では、経験を蓄積し、モデルとトレーナーを最適化します。

def train(self):
    # Get Old State
    state_old = self.get_state(game)

    # Get Move
    final_move = self.get_action(state_old)

    # Perform Move and Get New State
    reward, done, score = game.play_step(final_move)
    state_new = self.get_state(game)

    # Store Experience
    self.remember(state_old, final_move, reward, state_new, done)

    # Train Model
    self.train_model()

    # Update Epsilon
    self.update_epsilon()

    # Update Scores
    self.scores.append(score)
    self.mean_scores.append(mean(self.scores[-100:]))

以上がエージェントの実装内容です。次にはモデルとトレーナーの実装を行い、結果のプロットや保存を行います。詳細な説明やコードは、次回の記事で行います。お楽しみに!

ハイライト:

• エージェントの初期化関数を作成しました。
• ゲーム状態の取得関数を実装しました。
• エージェントの行動決定関数を実装しました。
• エージェントのトレーニング関数を実装しました。

よくある質問と回答:

Q: エージェントの初期化時に使用するパラメータについて教えてください。 A: number_of_gamesはゲームのプレイ回数のカウンターであり、epsilonはランダム行動の割合を制御するパラメータです。

Q: ゲーム状態の取得関数では、どのような情報を計算していますか？ A: ゲーム状態の計算では、危険度、移動方向、食べ物の位置などの情報を計算しています。

Q: エージェントの行動決定関数では、どのようにランダム行動とモデルに基づく行動を切り替えていますか？ A: epsilonパラメータを使用して、一定の割合でランダム行動を選択し、それ以外の場合はモデルに基づいた行動を選択しています。