这是关于如何使用强化学习训练AI玩贪吃蛇游戏的简单指南。文章逐步展示了如何设置自定义游戏环境并使用python标准化Stable-Baselines3算法库训练AI玩贪吃蛇。
在本项目中，我们使用的是Stable-Baselines3，这是一个标准化的库，它提供了易于使用的基于PyTorch的强化学习(RL)算法实现。
首先，设置环境。Stable-Baselines库内有很多内置的游戏环境，这里我们使用经典贪吃蛇的修改版本，并在中间额外设置十字交叉的墙。
创建一个类来代表我们的游戏，训练算法可以与之交互。我们可以通过OpenAI Gym基类的类继承来做到这一点gym.env。可以在GitHub上找到贪吃蛇游戏的详细代码，但总体而言，自定义环境应遵循以下格式：
class custom_game(gym.Env):
def __init__(self,grid_size=12):
"""定义可能的动作和观察数据格式"""
...
self.action_space=...#define可能的动作
self.observation_space=...#观察格式def _get_obs(self):
"""从当前状态计算观测值（输入）"""
...
return observation#in format of self.observation_space def reset(self):
"""重置环境（即开始新游戏）"""
....
return self._get_obs()
def step(self,action):
"""进化环境以响应动作并计算奖励"""
...
return self._get_obs(),reward,done,info
def render(self):
"""可选的，如果我们想渲染当前状态"""现在，我们需要决定这几件事：
1、玩家可能采取的行动是什么？
2、如何为算法编码游戏的当前状态？
3、奖励机制
对于贪吃蛇游戏，玩家每走一步对蛇只有3个选择：直走、右转和左转，我们可以将其编码为整数0、1、2，因此
self.action_space = space.dispersed（3）观察空间，我们需要传达游戏的当前状态。一种简单的方法是将其表示为网格，其中每个像素的值表明它是空、蛇、墙壁还是食物。为简单起见，在此示例中，我们将创建一个无符号整数网格，其中我们将每个像素的状态编码为0：空、1：蛇、2：墙和3：食物，我们的观察空间需要看起来像这样：
self.observation_space=gym.spaces.Dict（
space={
“位置”：gym.spaces.Box（low=0，high=（self.grid_size-1），shape=（2，），dtype=np.int32），
“方向”：gym.spaces.Box（low=-1，high=1，shape=（2，），dtype=np.int32），
“grid”：gym.spaces.Box（low=0，high=3、shape=(self.grid_size,self.grid_size),dtype=np.uint8),
})我们使用两个2D向量来编码蛇头的位置和它的当前方向。请注意，通常对观察空间进行进一步编码以使其由单个向量或矩阵表示会更有效。最后我们设置将游戏的当前状态转换为上述格式。
奖励计划，对于贪吃蛇游戏而言，AI主要做两件事：一是吃掉食物，二是避免撞到墙壁或自身。
让我们试试下面的方案：吃东西得50分，没有撞到墙和蛇尾巴的每一步得1分。我们还定义了最大步数以避免变成无限制游戏。在这种情况下，我们的机器学习算法将快速收敛得到以下解决方案。
如图，该算法陷入了局部奖励最大值。
一个更好的奖励计划是只奖励更接近食物的步骤。在这里必须小心，因为贪吃蛇仍然只能学会绕圈走动，在接近食物时获得奖励，然后转身又回来。为了避免这种情况，我们还必须对远离食物给予等效的惩罚，换句话说，我们需要确保闭环上的净奖励为零。我们还需要引入对撞墙的惩罚，因为在某些情况下，贪吃蛇会选择撞墙来接近食物。
大多数机器学习算法都相当复杂且难以实现。幸运的是，Stable-Baselines3已经实现了几种我们可以使用的最先进的算法。在示例中，我们将使用Proximal Policy Optimization（PPO）。虽然我们不需要知道算法如何工作的细节（如果有兴趣，请看这个解释视频），但我们需要对它的超参数是什么以及它们的作用有一个基本的了解。幸运的是，PPO只有其中一些，我们将使用以下内容：
learning_rate：设置策略更新的步骤有多大，与其他机器学习方案相同。将其设置得太高会阻止算法找到正确的解决方案，甚至将算法推向一个永远无法恢复的方向。将其设置得太低会使训练花费更长的时间。一个常见的技巧是在训练期间使用调度器函数来调整它。
gamma：未来奖励的折扣系数，介于0（仅即时奖励重要）和1（未来奖励与即时奖励价值相同）之间。为了保持训练效果，最好将其保持在0.9以上。
clip_range1+-clip_range：PPO的一个重要特性，它的存在是为了确保模型不会在训练时发生显着改变。减少它有助于在后期训练阶段微调模型。
ent_coef：从本质上讲，它的值越高，就越鼓励算法探索不同的非最优动作，这可以帮助该方案摆脱局部奖励最大值。
一般来说，从默认的超参数开始即可。
接下来的步骤是针对一些预先确定的步骤进行训练，然后亲自查看算法的运行情况，然后使用性能最佳的可能的新参数重新开始。在这里，我们绘制了不同训练时间的奖励。
经过足够多的步骤后，训练贪吃蛇的算法收敛到某个奖励值，就可以完成训练或尝试微调参数并继续训练。
达到最大可能奖励所需的训练步骤很大程度上取决于问题、奖励方案和超参数，因此建议在训练算法前先优化一下。在训练AI玩贪吃蛇游戏示例的最后，我们发现AI已经能做到在迷宫中找到食物并避免与尾巴相撞了。
