先日「つくりながら学ぶ!深層強化学習」を読んで、本の例題が3✕3の迷路だったで自由な大きさの迷路を自動で作成するプログラムを作りました。と言っても
を使わせていただきました。これを使って第2章の迷路課題をおさらいしてみます。
まずは2.2のエージェントをランダムに動かしてゴールに向かう方策で実行してみる。
▼使用するパッケージの宣言
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
▼迷路の自動作成の為の関数の定義
def direction():
'''
進行方向を選択。
戻り値は順に「現在地の破壊壁方向」「進行部屋の壁破壊方向」「進行部屋の部屋番号」
'''
rand = np.random.randint(0, high=4)
if rand == 0: return 0, 2, -1 * MAZE_SIZE # 上
if rand == 1: return 1, -1, 1 # 右
if rand == 2: return 2, 0, MAZE_SIZE # 下
return -1, 1, -1 # 左
def check_cell(cells, c_cell, d_cell, dire):
''' 進めるかチェック '''
# 進んだ部屋が迷路外かどうか
# 上下へのはみ出し
if d_cell < 0 or MAZE_CELL <= d_cell: return False
# 部屋番号+1が迷路サイズで割り切れる場合、右端の部屋。右には進めない。
if (c_cell+1) % MAZE_SIZE == 0 and dire == 1: return False
# 部屋番号+1が迷路サイズで割り、余り１の場合、左端の部屋。左には進めない。
if (c_cell+1) % MAZE_SIZE == 1 and dire == -1: return False
# 現在地部屋番号 = 進んだ部屋番号。同じ部屋の場合は処理しない
if cells[c_cell] == cells[d_cell]: return False
# それ以外は進める
return True
def choice_cell_no(cells, c_cell, d_cell):
''' 小さい方の部屋番号を取得 '''
if cells[c_cell] < cells[d_cell]:
return cells[c_cell], cells[d_cell]
return cells[d_cell], cells[c_cell]
def create_maze():
''' 迷路を生成 '''
# 初期状態を生成
# [上, 右, 下, 左] = 1:壁 / 0:通路
lst_maze = np.ones([MAZE_CELL, 4])
# 部屋のナンバリング、最終的に全部0にする。
lst_cells = np.array([i for i in range(0, MAZE_CELL)])
while True:
# すべての部屋が番号0の時は処理終了
if np.sum(lst_cells) == 0: break
# 壁を破る元のセルを選択（現在地）
int_choice_cell = np.random.randint(0, high=MAZE_CELL)
# 既にスタート地点とつながっている（0）時は処理しない。
if lst_cells[int_choice_cell] == 0: continue
# 進行方向を選択
int_now_wall, int_direction_wall, int_direction = direction()
# 進んだときのセル
int_direction_cell = int_choice_cell + int_direction
# 値のチェック
if not check_cell(lst_cells, int_choice_cell, int_direction_cell, int_direction):
continue
# 部屋番号を確保
int_min_value, int_max_value = choice_cell_no(lst_cells, int_choice_cell, int_direction_cell)
# 小さい方の部屋番号に統一する
lst_cells[lst_cells == int_max_value] = int_min_value
# 壁も更新する
lst_maze[int_choice_cell][int_now_wall] = 0
lst_maze[int_direction_cell][int_direction_wall] = 0
return lst_maze
▼作成する迷路の大きさ(1辺のセルの数)を入力
MAZE_SIZE = int(input('maze size->')) # 迷路の1辺の長さ
MAZE_CELL = MAZE_SIZE * MAZE_SIZE # 迷路のセル数
ここでは例として5✕5の迷路をつくりました。
MAZE_OUT = create_maze()MAZE_OUTの中身は
[[1. 0. 1. 1.]
[1. 0. 0. 0.]
[1. 0. 1. 0.]
[1. 0. 1. 0.]
[1. 1. 1. 0.]
[1. 1. 0. 1.]
[0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0.]
[1. 0. 1. 0.]
[1. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 1. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[1. 1. 1. 0.]
[0. 1. 0. 1.]
[0. 1. 0. 1.]
[1. 0. 1. 1.]
[0. 0. 0. 0.]
[1. 1. 1. 0.]
[0. 1. 1. 1.]
[0. 1. 1. 1.]
[1. 0. 1. 1.]
[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 1. 0.]
[1. 1. 1. 0.]]
と5✕5=25個のセルの状態を表しています。上からs0→s24です。
各々のセルの4つの0または1の意味は、順番にセルの上、右、下、左の様子を表していて、
0は通路(進行可能)、1は壁(進行不可)を示しています。
例えば一番上のs0[1. 0. 1. 1.]は、セルの上、下、左が壁で、右にしか進めないことを示しています。
▼初期位置での迷路の様子
# 図を描く大きさと、図の変数名を宣言
fig = plt.figure(figsize=(MAZE_SIZE, MAZE_SIZE))
ax = plt.gca()
# 状態を示す文字S0～S※を描く
# 赤い壁を描く
s_num =0
for gyo in range(MAZE_SIZE):
#for gyo in range(2):
for retu in range(MAZE_SIZE):
#for retu in range(1):
plt.text(retu+0.5, MAZE_SIZE-gyo-0.5, 'S'+str(s_num), size=10, ha='center')
if MAZE_OUT[s_num,0] == 1:
#print
#print(gyo,retu,MAZE_OUT[s_num])
plt.plot([retu, retu+1], [MAZE_SIZE-gyo, MAZE_SIZE-gyo], color='red', linewidth=2)
if MAZE_OUT[s_num,1] == 1:
#print
#print(gyo,retu,MAZE_OUT[s_num])
plt.plot([retu+1, retu+1], [MAZE_SIZE-gyo-1, MAZE_SIZE-gyo], color='red', linewidth=2)
if MAZE_OUT[s_num,2] == 1:
#print
#print(gyo,retu,MAZE_OUT[s_num])
plt.plot([retu, retu+1], [MAZE_SIZE-gyo-1, MAZE_SIZE-gyo-1], color='red', linewidth=2)
if MAZE_OUT[s_num,3] == 1:
#print
#print(gyo,retu,MAZE_OUT[s_num])
plt.plot([retu, retu], [MAZE_SIZE-gyo-1, MAZE_SIZE-gyo], color='red', linewidth=2)
s_num += 1
plt.plot([0, MAZE_SIZE], [0, 0], color='black', linewidth=3)
plt.plot([MAZE_SIZE, MAZE_SIZE], [0, MAZE_SIZE], color='black', linewidth=3)
plt.plot([0, MAZE_SIZE], [MAZE_SIZE, MAZE_SIZE], color='black', linewidth=3)
plt.plot([0, 0], [MAZE_SIZE, 0], color='black', linewidth=3)
plt.text(0.5, MAZE_SIZE-0.7, 'START', size=8,ha='center')
plt.text(MAZE_SIZE-0.5, 0.2, 'GOAL', size=8,ha='center')
# 描画範囲の設定と目盛りを消す設定
ax.set_xlim(0, MAZE_SIZE)
ax.set_ylim(0, MAZE_SIZE)
plt.tick_params(axis='both', which='both', bottom='off', top='off',labelbottom='off', right='off', left='off', labelleft='off')
# 現在地S0に緑丸を描画する
line, = ax.plot([0.5], [MAZE_SIZE-0.5], marker="o", color='g', markersize=30)
▼パラメーターθの初期値θ0の実装
MAZE_OUTを使ってθの初期値を作るわけですが、MAZE_OUTの最終行はゴールので次にどうするかという方策がありませんので削除します。
MAZE_OUT = np.delete(MAZE_OUT, (MAZE_SIZE*MAZE_SIZE-1), axis=0)つぎにMAZE_OUTの壁で進めない方向の"1"を"np.non"に進める方向は"1"に変換してパラメーターθとします。
theta_0 = np.where(MAZE_OUT==1,np.nan,1)# 方策パラメータthetaを行動方策piに変換する関数の定義
def simple_convert_into_pi_from_theta(theta):
'''単純に割合を計算する'''
[m, n] = theta.shape # thetaの行列サイズを取得
pi = np.zeros((m, n))
for i in range(0, m):
pi[i, :] = theta[i, :] / np.nansum(theta[i, :]) # 割合の計算
pi = np.nan_to_num(pi) # nanを0に変換
return pi
# 初期の方策pi_0を求める
pi_0 = simple_convert_into_pi_from_theta(theta_0)
# 1step移動後の状態sを求める関数を定義
def get_next_s(pi, s):
direction = ["up", "right", "down", "left"]
next_direction = np.random.choice(direction, p=pi[s, :])
# pi[s,:]の確率に従って、directionが選択される
if next_direction == "up":
s_next = s - MAZE_SIZE # 上に移動するときは状態の数字がMAZE_SIZE分小さくなる
elif next_direction == "right":
s_next = s + 1 # 右に移動するときは状態の数字が1大きくなる
elif next_direction == "down":
s_next = s + MAZE_SIZE # 下に移動するときは状態の数字がMAZE_SIZE分大きくなる
elif next_direction == "left":
s_next = s - 1 # 左に移動するときは状態の数字が1小さくなる
return s_next
# 迷路内をエージェントがゴールするまで移動させる関数の定義
def goal_maze(pi):
s = 0 # スタート地点
state_history = [0] # エージェントの移動を記録するリスト
while (1): # ゴールするまでループ
next_s = get_next_s(pi, s)
state_history.append(next_s) # 記録リストに次の状態（エージェントの位置）を追加
if next_s == MAZE_SIZE*MAZE_SIZE-1: # ゴール地点なら終了
break
else:
s = next_s
return state_history
▼定義したgoal_maze関数の実行
# 迷路内をゴールを目指して、移動
state_history = goal_maze(pi_0)
#迷路を解くのにかかったステップ数の表示
print(state_history)
print("迷路を解くのにかかったステップ数は" + str(len(state_history) - 1) + "です")
これで移動の軌跡がstate_historyに格納される。 ▼エージェントの移動の様子を動画に
from matplotlib import animation
from IPython.display import HTML
def init():
'''背景画像の初期化'''
line.set_data([], [])
return (line,)
def animate(i):
'''フレームごとの描画内容'''
state = state_history[i] # 現在の場所を描く
#x = (state % 3) + 0.5 # 状態のx座標は、3で割った余り+0.5
x = (state % MAZE_SIZE) + 0.5 # 状態のx座標は、3で割った余り+0.5
#y = 2.5 - int(state / 3) # y座標は3で割った商を2.5から引く
y = MAZE_SIZE-0.5 - int(state / MAZE_SIZE) # y座標は3で割った商を2.5から引く
line.set_data(x, y)
return (line,)
# 初期化関数とフレームごとの描画関数を用いて動画を作成する
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=len(
state_history), interval=200, repeat=False)
HTML(anim.to_jshtml())
# 動画を保存
anim.save('movie_maze-random.mp4')
エージェントの移動の様子
エージェントがランダムに動いてゴールを目指すため、無駄な動きも多くゴールに辿り着くまで時間がかかります。
このランダムな方策では、迷路の大きさが5より大きくなると時間がかかり過ぎ、ゴールに辿り着くのが難しくなります。
プログラムの全体はここにおいています。
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