強化學習實戰 | 自定義Gym環境之井字棋

埠默笙聲聲聲脈發表於2021-12-06
強化學習

在文章 強化學習實戰 | 自定義Gym環境 中 ，我們瞭解了一個簡單的環境應該如何定義，並使用 print 簡單地呈現了環境。在本文中，我們將學習自定義一個稍微複雜一點的環境——井字棋。回想一下井字棋遊戲：

  • 這是一個雙人回合制博弈遊戲，雙方玩家使用的佔位符是不一樣的（圈/叉），動作編寫需要區分玩家
  • 雙方玩家獲得的終局獎勵是不一樣的，勝方+1，敗方-1（除非平局+0），獎勵編寫需要區分玩家
  • 終局的條件是：任意行 / 列 / 對角 佔滿了相同的佔位符 or 場上沒有空位可以佔位
  • 從單個玩家的視角看，當前狀態 s 下采取動作 a 後，新的狀態 s_ 並不是後繼狀態，而是一個等待對手動作的中間狀態，真正的後繼狀態是對手動作之後產生的狀態 s'（除非採取動作 a 後遊戲直接結束），如下圖所示：

  •  

除了遊戲本身的機制，考慮到與gym的API介面格式的契合，通過外部迴圈控制遊戲程式是較方便的，所以env本身定義時不必要編寫控制遊戲程式 / 切換行動玩家的程式碼。另外，我們還需要更生動的環境呈現方式，而不是print！那麼，接下來我們就來實現上述的目標吧！

步驟1：新建檔案

來到目錄：D:\Anaconda\envs\pytorch1.1\Lib\site-packages\gym\envs\user，建立檔案 __init__.py 和 TicTacToe_env.py（還記得嗎？資料夾user是文章 強化學習實戰 | 自定義Gym環境 中我們建立的用來存放自定義環境的資料夾）。

步驟2：編寫 TicTacToe_env.py 和 __init__.py

gym內建了一個繪圖工具rendering，不過功能並不周全，想要繪製複雜的東西非常麻煩。本文不打算深入研究，只借助rendering中基本的線條 / 方塊 / 圓圈呈現環境（更生動的遊戲表現我們完全可以通過pygame來實現）。rendering是單幀繪製的，當呼叫env.render()時，將呈現當前 self.viewer.geoms 中所記錄的繪畫元素。環境的基本要素設計如下：

  • 狀態：由二維的numpy.array表示，無佔位符值為0，有藍色佔位符值為1，有紅色佔位符值為-1。
  • 動作：設計為一個字典，有著格式：action = {'mark':'blue', 'pos':(x, y)}，其中'mark'表示佔位符的顏色，用以區分玩家，'pos'表示佔位符的位置。
  • 獎勵：鎖定藍方視角，勝利+1，失敗-1，平局+0。

TicTacToe_env.py 的整體程式碼如下：

import gym
import random
import time
import numpy as np
from gym.envs.classic_control import rendering

class TicTacToeEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        self.state = np.zeros([3, 3])
        self.winner = None
        WIDTH, HEIGHT = 300, 300 
        self.viewer = rendering.Viewer(WIDTH, HEIGHT)
    
    def reset(self):
        self.state = np.zeros([3, 3])
        self.winner = None
        self.viewer.geoms.clear() # 清空畫板中需要繪製的元素
        self.viewer.onetime_geoms.clear()
    
    def step(self, action):
        # 動作的格式：action = {'mark':'circle'/'cross', 'pos':(x,y)}# 產生狀態
        x = action['pos'][0]
        y = action['pos'][1]
        if action['mark'] == 'blue':  
            self.state[x][y] = 1
        elif action['mark'] == 'red': 
            self.state[x][y] = -1
        # 獎勵
        done = self.judgeEnd() 
        if done:
            if self.winner == 'blue': 
                reward = 1 
            else:
                reward = -1
        else: reward = 0
        # 報告
        info = {}
        return self.state, reward, done, info
      
    def judgeEnd(self):
        # 檢查兩對角
        check_diag_1 = self.state[0][0] + self.state[1][1] + self.state[2][2]
        check_diag_2 = self.state[2][0] + self.state[1][1] + self.state[0][2]
        if check_diag_1 == 3 or check_diag_2 == 3:
            self.winner = 'blue'
            return True
        elif check_diag_1 == -3 or check_diag_2 == -3:
            self.winner = 'red'
            return True
        # 檢查三行三列
        state_T = self.state.T
        for i in range(3):
            check_row = sum(self.state[i]) # 檢查行
            check_col = sum(state_T[i]) # 檢查列
            if check_row == 3 or check_col == 3:
                self.winner = 'blue'
                return True
            elif check_row == -3 or check_col == -3:
                self.winner = 'red'
                return True
        # 檢查整個棋盤是否還有空位
        empty = []
        for i in range(3):
            for j in range(3):
                if self.state[i][j] == 0: empty.append((i,j))
        if empty == []: return True
        
        return False
    
    def render(self, mode='human'):
        SIZE = 100
        # 畫分隔線
        line1 = rendering.Line((0, 100), (300, 100))
        line2 = rendering.Line((0, 200), (300, 200))
        line3 = rendering.Line((100, 0), (100, 300))
        line4 = rendering.Line((200, 0), (200, 300))
        line1.set_color(0, 0, 0)
        line2.set_color(0, 0, 0)
        line3.set_color(0, 0, 0)
        line4.set_color(0, 0, 0)
        # 將繪畫元素新增至畫板中
        self.viewer.add_geom(line1)
        self.viewer.add_geom(line2)
        self.viewer.add_geom(line3)
        self.viewer.add_geom(line4)
        # 根據self.state畫佔位符
        for i in range(3):
            for j in range(3):
                if self.state[i][j] == 1:
                    circle = rendering.make_circle(30) # 畫直徑為30的圓
                    circle.set_color(135/255, 206/255, 250/255) # mark = blue
                    move = rendering.Transform(translation=(i * SIZE + 50, j * SIZE + 50)) # 建立平移操作
                    circle.add_attr(move) # 將平移操作新增至圓的屬性中
                    self.viewer.add_geom(circle) # 將圓新增至畫板中
                if self.state[i][j] == -1:
                    circle = rendering.make_circle(30)
                    circle.set_color(255/255, 182/255, 193/255) # mark = red
                    move = rendering.Transform(translation=(i * SIZE + 50, j * SIZE + 50))
                    circle.add_attr(move)
                    self.viewer.add_geom(circle)
            
        return self.viewer.render(return_rgb_array=mode == 'rgb_array')

在 __init__.py 中引入類的資訊，新增：

from gym.envs.user.TicTacToe_env import TicTacToeEnv

步驟3：註冊環境

來到目錄：D:\Anaconda\envs\pytorch1.1\Lib\site-packages\gym，開啟 __init__.py，新增程式碼：

register(
    id="TicTacToeEnv-v0",
    entry_point="gym.envs.user:TicTacToeEnv",
    max_episode_steps=20,    
)

步驟4：測試環境

在測試程式碼中，我們在主迴圈中讓遊戲不斷地進行。藍紅雙方玩家以0.5s的間隔，隨機選擇空格子動作，程式碼如下：

import gym
import random
import time

# 檢視所有已註冊的環境
# from gym import envs
# print(envs.registry.all()) 

def randomAction(env_, mark): # 隨機選擇未佔位的格子動作
    action_space = []
    for i, row in enumerate(env_.state):
        for j, one in enumerate(row):
            if one == 0: action_space.append((i,j))  
    action_pos = random.choice(action_space)
    action = {'mark':mark, 'pos':action_pos}
    return action

def randomFirst():
    if random.random() > 0.5: # 隨機先後手
        first_, second_ = 'blue', 'red'
    else: 
        first_, second_ = 'red', 'blue'
    return first_, second_

env = gym.make('TicTacToeEnv-v0')
env.reset() # 在第一次step前要先重置環境 不然會報錯
first, second = randomFirst()
while True:
    # 先手行動
    action = randomAction(env, first)
    state, reward, done, info = env.step(action)
    env.render()
    time.sleep(0.5)
    if done: 
        env.reset()
        env.render()
        first, second = randomFirst()
        time.sleep(0.5)
        continue
    # 後手行動
    action = randomAction(env, second)
    state, reward, done, info = env.step(action)
    env.render()
    time.sleep(0.5)
    if done: 
        env.reset()
        env.render()
        first, second = randomFirst()
        time.sleep(0.5)
        continue

效果如下圖所示：

 

 

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