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강화학습 입문에서 Deep Q-learning/Policy Gradient까지

정책 반복 알고리즘 구현 에서 정책 업데이트 메모리 문제

해결된 질문

24.07.19 14:34 작성

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선생님

#3. 정책 개선
#policy_stable <- true
policy_stable = True
old_pi = pi
#각 s에 대해:
for s in range(num_states):
    # pi_s <- argmax_a(sum(p(s',r|s,a)*[r + gamma*V(s')]))
    new_action_values = np.zeros(num_actions)
    for a in range(num_actions):
        for prob, s_, r, _ in transitions[s][a]:
            new_action_values[a] += prob * (r + GAMMA * V[s_])

    new_action = np.argmax(new_action_values)
    pi[s] = np.eye(num_actions)[new_action]

if old_pi.all() != pi.all():
    policy_stable = False

여기 최적 정책을 업데이트 하는 과정을 디버깅 하는 과정에서

ezgif-3-8123260c65.gif

 

old.pi = pi 에서 메모리를 공유 해서

pi[s]를 업데이트를 같이 해서 무조건 아래서

if old_pi.all() != pi.all():

구문은 True가 나오게 되어 있는데

의도한 바는

old_pi = copy.deepcopy(pi)

로 코드를 바꾸는게 맞나요?

답변 1

1

YoungJea Oh님의 프로필 이미지
YoungJea Oh
지식공유자

2024. 07. 19. 15:51

코드에 버그가 있었네요. 그래도 결과가 수렴이 되어서 모르고 지나쳤습니다 ^^

다음 내용 수정 했습니다.
GAMMA = 1.0 --> 0.9 로 수정

old_pi = copy.deepcopy(pi) 로 수정

비교문을

if np.array_equal(old_pi, pi): policy_stable = True else: policy_stable = False

로 수정

 

수정된 코드 github 에 update 해 놓았습니다. 좋은 질문 감사합니다.

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BACK HO KIM
질문자

2024. 07. 19. 15:53

확인 감사합니다!