RolloutStorage()在python中的应用场景及实际案例分享

RolloutStorage类是一种用于存储并更新深度强化学习算法中的环境信息和agent的经验的数据结构。它是一个用于保存当前状态、动作、奖励和下一个状态的循环缓冲区。RolloutStorage类广泛应用于各种强化学习算法中，如Proximal Policy Optimization (PPO)、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)等。

下面是一个使用RolloutStorage类的示例，该示例使用PPO算法训练一个自主移动机器人实现路径规划的任务。

import torch
from torch.distributions import Categorical

class RolloutStorage:
    def __init__(self, num_steps, num_processes, obs_size, action_size):
        self.num_steps = num_steps
        self.num_processes = num_processes
        self.obs_size = obs_size
        self.action_size = action_size
        self.actions = torch.zeros(num_steps, num_processes, action_size)
        self.states = torch.zeros(num_steps + 1, num_processes, obs_size)
        self.rewards = torch.zeros(num_steps, num_processes, 1)
        self.masks = torch.ones(num_steps + 1, num_processes, 1)
        self.values = torch.zeros(num_steps + 1, num_processes, 1)
        self.returns = torch.zeros(num_steps + 1, num_processes, 1)
        self.log_probs = torch.zeros(num_steps, num_processes, action_size)

    def insert(self, step, state, action, log_prob, value, reward, mask):
        self.actions[step].copy_(action)
        self.states[step + 1].copy_(state)
        self.log_probs[step].copy_(log_prob)
        self.values[step].copy_(value)
        self.rewards[step].copy_(reward)
        self.masks[step + 1].copy_(mask)

    def compute_returns(self, next_value, gamma):
        self.returns[-1] = next_value
        for step in reversed(range(self.num_steps)):
            self.returns[step] = self.returns[step + 1] * gamma * self.masks[step + 1] + self.rewards[step]

    def after_update(self):
        self.states[0].copy_(self.states[-1])
        self.masks[0].copy_(self.masks[-1])

    def get_action_value(self, step):
        action_dist = Categorical(logits=self.actions[step])
        action = action_dist.sample()
        log_prob = action_dist.log_prob(action)
        value = self.values[step]
        return action, log_prob, value

在上述示例中，RolloutStorage类的构造函数接受num_steps（每个episode的步数）、num_processes（并行运行的环境数量）、obs_size（状态空间维度）和action_size（动作空间维度）等参数。在insert方法中，我们将当前步骤的状态、动作、动作的概率、值函数、奖励和掩码（指示episode是否终止）保存在对应的缓冲区中。compute_returns方法用来计算并更新每个时间步的回报值，这样我们就可以用这个回报值来计算策略梯度。after_update方法用于一次更新之后，将缓冲区中的状态和掩码进行更新。

在使用PPO算法进行训练时，我们可以使用RolloutStorage类来存储并更新agent的经验，然后根据参数更新神经网络的权重。这样，agent就能够学习到在环境中采取不同动作的奖励和反馈。

总的来说，RolloutStorage类在深度强化学习算法中起到了存储并更新agent经验的重要作用。通过使用RolloutStorage类，我们可以方便地管理agent与环境的交互，并实现各种强化学习算法的训练过程。