1. 基本架构

1.1 架构图

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底层实现的关系如下：

1.2 组件介绍（重要）

1.2.1 数据组（Batch）

数据组是平台内部各个模块之间传递数据的基本数据结构。
它支持任意关键字初始化、对任意元素进行修改，以及嵌套调用和格式化输出的功能。如果数据组内各个元素值的第0维大小相等，还可支持切分（split）操作。数据组保留了如下7个关键字：

obs：t 时刻的观测值 $o_t$；
act： t 时刻策略采取的动作值 $a_t$；
rew： t 时刻环境反馈的奖励值 $r_t$；
done： t 时刻环境结束标识符 d t ∈ { 0 , 1 } d_t\in\{0,1\} dt​∈{ 0,1}，0为未结束，1为结束；
obs_next： t+1 时刻的观测值 $o_{t+1}$；
info： t 时刻环境给出的环境额外信息 $i_t$，以字典形式存储；
policy： t 时刻策略在计算过程中产生的数据 $p_t$。

1.2.2 数据缓冲区（Buffer）

数据缓冲区存储策略与环境交互产生的数据。在采样时，如果传入大小是0，则返回整个缓冲区中的所有数据，以支持在同略学习算法的训练需求。

目前数据缓冲区的类型有：最基本的重放缓冲区（Replay Buffer），使用列表作为底层数据结构的列表缓冲区（List Replay Buffer）、优先级经验重放缓冲区（Prioritized Replay Buffer）支持优先权重采样。此外数据缓冲区还支持历史数据堆叠采样（例如给定采样时间下标 t 和堆叠帧数 n ，返回堆叠的观测值 { o t − n + 1 , … , o t } ） \{o_{t-n+1}, \dots, o_t\} ） { ot−n+1​,…,ot​}）和多模态数据存储（需要存储的数据可以是一个字典）。

1.2.3 环境（Env）

环境接口遵循OpenAI Gym定义的通用接口，即每次调用 step 函数时，需要输入一个动作 $a_t$ ，返回一个四元组：下一个观测值 $o_{t+1}$、这个时刻采取动作值 $a_t$所获得的奖励 $r_t$ 、环境结束标识符 $d_t$ 、以及环境返回的其他信息 $i_t$ 。

为使所有强化学习算法支持并行环境采样，天授封装了几个不同的向量化环境类，以第0个维度来区分是哪个环境产生的数据。

1.2.4 策略（Policy）

策略是强化学习算法的核心。智能体除了需要做出决策，还需不断地学习来自我改进。包括4个模块：
__init__：策略的初始化，比如初始化自定义的模型（Model）、创建目标网络（Target Network）等；
forward：从给定的观测值 $o_t$ 中计算出动作值 $a_t$，对应Policy到Model的调用和Collector到Policy的调用；
process_fn：在获取训练数据之前和数据缓冲区进行交互，对应Policy到Buffer的调用；
learn：使用一个数据组进行策略的更新训练，中对应Trainer到Policy的调用。

1.2.5 模型（Model）

模型为策略的核心部分。为了支持任意神经网络结构的定义，天授只是规定了模型与策略进行交互的接口，从而让用户有更大的自由度编写代码和训练逻辑。模型的接口定义如下：

• 输入：
  obs：观测值，可以是NumPy数组、torch张量、字典、或者是其他自定义的类型；
  state：隐藏状态表示，为RNN使用，可以为字典、NumPy数组、torch张量；
  info：环境信息，由环境提供，是一个字典；
• 输出
  logits：网络的原始输出，被策略用于计算动作值；比如在DQN [MKS+15] 算法中 logits 可以为动作值函数，在PPO [SWD+17] 中如果使用对角高斯策略，则 logits 可以为 ($\mu ,\sigma$) 的二元组；
• state：下一个时刻的隐藏状态，为RNN使用；
• policy：策略输出的中间值，会被存储至重放缓冲区中，用于后续训练时使用。

1.2.6 采集器（Collector）

采集器定义了策略与环境交互的过程。采集器主要包含以下两个函数：

• collect：让给定的策略和环境交互 至少 $n_s$ 步、或者至少 $n_e$ 轮，并将交互过程中产生的数据存储进数据缓冲区中；
• sample：从数据缓冲区中采集出给定大小的数据组，准备后续的策略训练。

为了支持并行环境采样，采集器采用了缓存数据缓冲区，即同时和多个环境进行交互并将数据存储在对应的缓存区中，一旦有一个环境的交互结束，则将对应缓存区的数据取出，存放至主数据缓冲区中。由于无法精确控制环境交互的结束时间，采集的数据量有可能会多于给定数值，因此在采集中此处强调“至少”。

采集器理论上还可以支持多智能体强化学习的交互过程，将不同的数据缓冲区和不同策略联系起来，即可进行交互与数据采样。

1.2.7 训练器（Trainer）

训练器负责最上层训练逻辑的控制，例如训练多少次之后进行策略和环境的交互。现有的训练器包括同策略学习训练器（On-policy Trainer）和异策略学习训练器（Off-policy Trainer）。

平台未显式地将训练器抽象成一个类，因为在其他现有平台中都将类似训练器的实现抽象封装成一个类，导致用户难以二次开发。因此以函数的方式实现训练器，并提供了示例代码便于研究者进行定制化训练策略的开发。

2. 简单应用

接下来将通过一段伪代码的讲解来阐释上述所有抽象模块的应用。

s = env.reset() buf = Buffer(size=10000) agent = DQN() for i in range(int(1e6)): a = agent.compute_action(s) s_, r, d, _ = env.step(a) buf.store(s, a, s_, r, d) s = s_ if i % 1000 == 0: bs, ba, bs_, br, bd = buf.get(size=64) bret = calc_return(2, buf, br, bd, ...) agent.update(bs, ba, bs_, br, bd, bret) 

以上伪代码描述了一个定制化两步回报DQN算法的训练过程。

3. 基础策略描述

区别于使用lookup table的一般强化学习，深度强化学习中学习的是神经网络黑盒$\pi$中的参数$\theta$，这里$\pi$是一个$s_{\theta }\to p(a)$的策略，因此目标函数为最大化
(1) $J={\sum }_{\tau }\pi G$。

3.1 策略梯度（PG）

上世纪九十年代被提出，依靠蒙特卡洛采样直接进行对累计折扣回报的估计，将公式 (1) 中的$\pi$改为$\log \pi$后对 $\theta$ 进行求导，然后用梯度上升法迭代求解。
$(2){\nabla }_{\theta }J={\sum }_{\tau }\pi {\nabla }_{\theta }\log \pi G=E[{\nabla }_{\theta }\log \pi G]$
形式非常简洁，计算时也很简单，展开为
(3) $E[{\Sigma }_t{\nabla }_{\theta }\log \pi (a_t|s_t)G]$
求得累计回报 G、每次采样的数据点在策略函数中的对数概率 $\log \pi (a_t|s_t)$ 之后即可对参数 $\theta$ 进行求导，从而使用梯度上升方法更新模型参数。
策略梯度算法在天授中的实现十分简单：

• process_fn：计算 G_t，具体实现位于 广义优势函数估计器（GAE）；
• forward：给定 o_t 计算动作的概率分布，并从其中进行采样返回；
• learn：按照公式 (3) 计算 G_t 与动作的对数概率 \log\pi_\theta(a_t|o_t) 的乘积，求导之后进行反向传播与梯度上升，优化参数 \theta；
• 采样策略：使用同策略的方法进行采样。

如果没有仿真模型的话，在实际过程中我们进行交互的次数往往是有限的，学习成本很高，样本不足会造成策略波动太大的问题，业界发展了一些新的方法来处理这个问题。

3.2 A2C->TRPO->PPO

A2C：优势动作评价
在Actor-Critic方法中，我们采用几种措施来降低算法的方差，首先是使用独立的模型代替轨迹的长期回报G（比如TD-error，$g_t={\Sigma }_{i=1...n}{\gamma }^i{r}_{t+i}+v(s_{t+n})-v(s_t)$），称为Critic；原来用于行动的策略模型称为Actor。
其次，在实际更新时又有异步和同步两种方法。分别称为A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)和A2C(Advantage Actor-Critic)。OpenAI在官方博客中提到A2C效果比A3C要好。
再者，目标函数中加入策略的熵，以增加不确定性进行一定量的探索，并且为了让评价网络的输出尽可能接近真实的状态值函数，在优化过程中还加上了对应的均方误差项；
TRPO：置信区域策略优化
在上面的算法中，学习率α是固定的。我们想要自动选择合适的步长避免模型震荡，这里就要用到TRPO方法。TRPO全称trust region policy optimization，其目标是每次更新策略后，回报函数的值不能变差。其核心是如下公式：$J_{{\pi }^{\prime }}=J_{\pi }+E_{{\pi }^{\prime }}[{\Sigma }_t{\gamma }^t{A}_{\pi }]$
注意其中${\pi }^{\prime }$和$\pi$分别代表新策略和旧策略，后面计算期望的时候，用新策略采样，用旧策略计算优势函数。经过一系列tricky的处理之后，求解函数变为：
min ⁡ ∇ L x ∗ ( θ − x ) \min \nabla L_{x}*(\theta-x)min∇L
x
​
∗(θ−x)
s.t. 1 2 ( θ − x ) T I θ ( θ − x ) ≤ δ \frac{1}{2}(\theta-x)^TI_{\theta}(\theta-x)\le\delta
2
1
​
(θ−x)
T
I
θ
​
(θ−x)≤δ
其中L x = E [ π x π θ A θ ] L_x=E[\frac{\pi_x}{\pi_{ {\theta}}}A{\theta}]L
x
​
=E[
π
θ
​

​

π
x
​

​
A
θ
​
]，I θ I_{\theta}I
θ
​
为fisher阵，TRPO算法使用共轭梯度法计算fisher阵。
Baselines中的使用方法和A2C类似，把模型名字换掉即可。