为你的游戏创建自定义的OpenAI环境

为你的游戏创建自定义的OpenAI环境

目录

1. 介绍
2. 自定义OpenAI环境
3. 实现我的赛车游戏
4. 环境文件夹结构
5. 初始化文件
6. 环境类
7. 离散与连续状态空间
8. Q-learning的局限性
9. 深度Q-learning的介绍
10. 重置和步进函数
11. 渲染游戏
12. 实现自定义游戏
13. 主函数
14. 训练Q表格
15. 模拟训练过程
16. AI的工作原理

介绍 {#intro}

这个视频向你展示了如何为自己的游戏创建自定义的OpenAI环境。我将创建一个非常简单的Q-learning环境并实现我的赛车游戏，让AI来驾驶。OpenAI的结构如下所示。你需要一个包含环境文件的文件夹。在这个文件夹中，你需要有一个初始文件来添加一个新的环境。在主函数中将使用这个ID来创建一个环境，并且入口点是你的环境类。在我的案例中，我将其命名为CustomEnv。环境文件夹中还有一个第二个init文件，在这个文件中，要导入环境和你的自定义游戏库。在自定义环境文件中，你需要按照以下框架进行编写。这些函数将从主函数中调用。最重要的是定义你的动作空间和观察空间，有两种空间类型，一种是离散空间，另一种是连续空间。离散空间是指离散数值，只有0和1两个取值。连续空间表示n维空间，因此它的工作原理类似于2D数组。在我的游戏中，汽车将通过3个动作进行移动，加速、左转和右转，因此动作空间是3。对于观察空间，我将使用5个雷达，每个雷达可以检测10个距离。因此，观察空间看起来像这样。你可能想知道是否可以使用连续值，但很遗憾，你不能。Q表格必须是离散的，这是Q-learning的一个弱点之一。为了克服这个问题，出现了深度Q-learning。

自定义OpenAI环境 {#custom-env}

在这一部分中，我们将讨论如何自定义OpenAI环境来实现我们的游戏。

实现我的赛车游戏 {#implement-game}

首先，我们将实现一个简单的赛车游戏，让AI来驾驶。我们需要定义赛车的动作空间和观察空间。赛车可以执行三个动作：加速、左转和右转。观察空间将由5个雷达组成，每个雷达可以检测10个距离。在游戏中，我们将使用Pygame库来绘制游戏界面和控制赛车。

环境文件夹结构 {#env-folder}

在开始之前，我们需要确保我们的环境文件夹具有正确的结构。我们需要一个包含环境文件的文件夹，其中包括一个初始文件和一个环境类文件。

初始化文件 {#init-file}

初始文件用于将新的环境添加到环境文件夹中。我们需要在这个文件中定义一个ID，以便在主函数中创建环境。入口点则是我们的环境类。在我们的赛车游戏中，我们将环境类命名为CustomEnv。

环境类 {#env-class}

在环境类中，我们需要实现以下功能，并将它们作为步进函数的一部分来调用。首先是动作函数和观察函数。在我的案例中，我们的观察空间是一个多维数组，所以我返回了一个元组以从Q表格中获取数据。移动的距离将在评估函数中计算为奖励。在完成状态的判断函数中，如果车辆出现碰撞，将返回一个True值，表示该回合结束。最后，我将在视图函数中展示并处理我的游戏。

离散与连续状态空间 {#state-space}

在Q-learning中，我们需要考虑动作空间和观察空间的类型。动作空间可以是离散的或连续的。离散空间是指只有有限个取值的空间，例如0和1。而连续空间则表示一个n维空间，可以类比为2D数组。在我们的赛车游戏中，我们的动作空间是离散的，有3个动作可供选择。观察空间由5个雷达组成，每个雷达可以检测10个距离。

Q-learning的局限性 {#q-learning-limitations}

Q-learning的一个局限性是它对离散状态空间的依赖性。Q-table必须是离散的，而不能处理连续的状态空间。这限制了Q-learning在某些情况下的应用。

深度Q-learning的介绍 {#deep-q-learning}

为了解决Q-learning的局限性，出现了深度Q-learning算法。它使用神经网络来近似Q函数，从而能够处理连续的状态空间。使用深度Q-learning算法，我们可以更好地解决一些复杂的问题。

重置和步进函数 {#reset-step}

在我们的自定义环境中，我们需要实现重置函数和步进函数。重置函数将重置游戏并返回游戏的初始观察数据。在步进函数中，将执行动作，并计算并返回奖励和新的观察状态。

渲染游戏 {#render-game}

渲染函数用于展示或渲染游戏。在我们的赛车游戏中，渲染函数将展示游戏界面并处理用户的输入。

实现自定义游戏 {#implement-custom-game}

在这一部分中，我们将详细讨论如何实现我们的自定义赛车游戏。我们需要声明动作、观察、评估、是否完成和视图函数，并在我们的自定义环境的步进函数中实现它们。在我的案例中，我使用了Pygame库来初始化游戏引擎，并从Q表格中获取动作。

主函数 {#main-function}

在主函数中，我们将添加我们的自定义环境并进行训练。首先，使用gym.make()函数来添加我们的环境。环境的名称应该与我们在初始文件中定义的名称一致。最大回合数和尝试次数可以根据需要进行调整。实际上，在初始文件中已经定义了最大回合数，但为了进行日志记录，我添加了它们。我们还需要定义计算和训练Q表格的一些参数和公式。

训练Q表格 {#train-q-table}

这一部分主要讨论如何训练Q表格。我们将使用Q-learning算法来训练我们的Q表格。首先，我们需要初始化Q表格，并在每个回合中更新Q值。我们将根据之前的状态和选取的动作来更新Q值。在每个回合结束时，将当前状态保存为下一个状态。

模拟训练过程 {#simulate-training}

在模拟训练过程中，我们将初始化环境和奖励，并让AI玩游戏直到游戏结束。在开始的时候，Q表格还没有训练好，因此会选择随机动作。然后，使用步进函数来执行动作并获取环境的反馈。我们需要根据动作的奖励来更新之前状态的Q值，并将下一个状态保存为当前状态。这个过程将重复进行，直到达到最大尝试次数。

AI的工作原理 {#ai-working}

让我们来看看AI的工作原理。在每个回合中，我们初始化环境并设置奖励。然后，我们跟踪AI的动作并更新Q值。我们仅让AI玩游戏直到到达最大尝试次数。通过不断训练和优化Q表格，AI将逐渐学会在游戏中获得更好的表现。

感谢观看本视频，祝你在AI编程中获得愉快的体验！