Q-learning

Reinforcement Learning com Gymnasium em Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Introdução ao Q-learning

Significa quality learning
Técnica sem modelo
Aprende a Q-table ótima por interação

Diagrama mostrando as etapas do Q-learning: inicializar a Q-table, escolher uma ação, receber a recompensa do ambiente e atualizar a tabela. O agente repete o loop até convergir após certo número de episódios.

Q-learning vs. SARSA

SARSA

Imagem mostrando a fórmula de atualização do SARSA.

Atualiza com base na ação tomada
Aprendiz on-policy

Q-learning

Imagem mostrando a fórmula de atualização do Q-learning.

Atualiza independente das ações tomadas
Aprendiz off-policy

Implementação de Q-learning

env = gym.make("FrozenLake", is_slippery=True)


num_episodes = 1000
alpha = 0.1
gamma = 1


num_states, num_actions = env.observation_space.n, env.action_space.n
Q = np.zeros((num_states, num_actions))


reward_per_random_episode = []

Implementação de Q-learning

for episode in range(num_episodes):
    state, info = env.reset()
    terminated = False
    episode_reward = 0

    while not terminated:

        # Random action selection
        action = env.action_space.sample()

        # Take action and observe new state and reward
        new_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

        # Update Q-table
        update_q_table(state, action, new_state)

        episode_reward += reward
        state = new_state

    reward_per_random_episode.append(episode_reward)

Atualização do Q-learning

Imagem mostrando a fórmula de atualização do Q-learning.

def update_q_table(state, action, reward, new_state):

  old_value = Q[state, action]

  next_max = max(Q[new_state])

  Q[state, action] = (1 - alpha) * old_value + alpha * (reward + gamma * next_max)

Usando a política

reward_per_learned_episode = []

policy = get_policy()

for episode in range(num_episodes):
    state, info = env.reset()
    terminated = False
    episode_reward = 0
    while not terminated:
        # Select the best action based on learned Q-table
        action = policy[state]
        # Take action and observe new state
        new_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
        state = new_state

        episode_reward += reward

    reward_per_learned_episode.append(episode_reward)

Avaliação do Q-learning

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


avg_random_reward = np.mean(reward_per_random_episode)
avg_learned_reward = np.mean(reward_per_learned_episode)


plt.bar(['Random Policy', 'Learned Policy'],
        [avg_random_reward, avg_learned_reward],
        color=['blue', 'green'])

plt.title('Average Reward per Episode')
plt.ylabel('Average Reward')
plt.show()

Imagem de um gráfico de barras mostrando que a política aprendida gera retorno bem maior (cerca de 0,26) do que a política aleatória (cerca de 0,01).

Vamos praticar!

Reinforcement Learning com Gymnasium em Python