Iterasi kebijakan dan iterasi nilai

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Fouad Trad

Machine Learning Engineer

Iterasi kebijakan

  • Proses iteratif untuk menemukan kebijakan optimal

Gambar yang menampilkan langkah pertama, inisialisasi kebijakan.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi kebijakan

  • Proses iteratif untuk menemukan kebijakan optimal

Gambar yang menampilkan dua langkah: inisialisasi dan evaluasi kebijakan.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi kebijakan

  • Proses iteratif untuk menemukan kebijakan optimal

Gambar yang menampilkan tiga langkah: inisialisasi, evaluasi, dan perbaikan kebijakan.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi kebijakan

  • Proses iteratif untuk menemukan kebijakan optimal

Gambar yang menampilkan bahwa proses evaluasi dan perbaikan kebijakan berulang hingga kebijakan berhenti berubah.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi kebijakan

  • Proses iteratif untuk menemukan kebijakan optimal

Gambar yang menampilkan alur iterasi kebijakan: mulai dari inisialisasi kebijakan, lalu bergantian mengevaluasi dan memperbaiki kebijakan, hingga akhirnya mencapai kebijakan optimal.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Dunia kisi

policy = {
    0:1, 1:2, 2:1, 
    3:1, 4:3, 5:1,
    6:2, 7:3
}

Gambar yang menampilkan kebijakan dengan panah untuk setiap keadaan.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Evaluasi kebijakan

def policy_evaluation(policy):

    V = {state: compute_state_value(state, policy) for state in range(num_states)}

    return V
Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Perbaikan kebijakan

def policy_improvement(policy):

    improved_policy = {s: 0 for s in range(num_states-1)}

    Q = {(state, action): compute_q_value(state, action, policy)
      for state in range(num_states) for action in range(num_actions)}


    for state in range(num_states-1):
        max_action = max(range(num_actions), key=lambda action: Q[(state, action)])
        improved_policy[state] = max_action


    return improved_policy
Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi kebijakan

def policy_iteration():

    policy = {0:1, 1:2, 2:1, 3:1, 4:3, 5:1, 6:2, 7:3}

    while True:
        V = policy_evaluation(policy)
        improved_policy = policy_improvement(policy)


        if improved_policy == policy:
            break
        policy = improved_policy


    return policy, V
Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Kebijakan optimal

policy, V = policy_iteration()
print(policy, V)

{0: 2, 1: 2, 2: 1, 
 3: 1, 4: 2, 5: 1, 
 6: 2, 7: 2} 

{0: 7, 1: 8, 2: 9, 
 3: 7, 4: 9, 5: 10, 
 6: 8, 7: 10, 8: 0}

optimal.png

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi nilai

  • Menggabungkan evaluasi dan perbaikan kebijakan dalam satu langkah
    • Menghitung fungsi nilai-negara optimal
    • Menurunkan kebijakan darinya

Gambar yang menampilkan langkah pertama, inisialisasi nilai-negara V dengan nol.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi nilai

  • Menggabungkan evaluasi dan perbaikan kebijakan dalam satu langkah.
    • Menghitung fungsi nilai-negara optimal
    • Menurunkan kebijakan darinya

Gambar yang menampilkan langkah tambahan menghitung nilai Q menggunakan tabel V.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi nilai

  • Menggabungkan evaluasi dan perbaikan kebijakan dalam satu langkah.
    • Menghitung fungsi nilai-negara optimal
    • Menurunkan kebijakan darinya

Gambar yang menampilkan langkah tambahan memperbarui V dengan memilih aksi terbaik di setiap keadaan.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi nilai

  • Menggabungkan evaluasi dan perbaikan kebijakan dalam satu langkah.
    • Menghitung fungsi nilai-negara optimal
    • Menurunkan kebijakan darinya

Gambar yang menampilkan proses menghitung nilai Q dari V dan memperbarui V diulangi hingga V berhenti berubah.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Iterasi nilai

  • Menggabungkan evaluasi dan perbaikan kebijakan dalam satu langkah.
    • Menghitung fungsi nilai-negara optimal
    • Menurunkan kebijakan darinya

Gambar yang menampilkan bahwa setelah proses iteratif selesai, kita mendapatkan kebijakan dan V yang optimal.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Mengimplementasikan iterasi nilai

V = {state: 0 for state in range(num_states)}
policy = {state:0 for state in range(num_states-1)}
threshold = 0.001


while True:
    new_V = {state: 0 for state in range(num_states)}

    for state in range(num_states-1): 
        max_action, max_q_value = get_max_action_and_value(state, V)

        new_V[state] = max_q_value
        policy[state] = max_action


    if all(abs(new_V[state] - V[state]) < thresh for state in V):
        break
    V = new_V
Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Mendapatkan aksi dan nilai optimal

def get_max_action_and_value(state, V):
    Q_values = [compute_q_value(state, action, V) for action in range(num_actions)]

    max_action = max(range(num_actions), key=lambda a: Q_values[a])

    max_q_value = Q_values[max_action]

    return max_action, max_q_value
Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Menghitung nilai Q

def compute_q_value(state, action, V):
    if state == terminal_state:
        return None
    _, next_state, reward, _ = env.P[state][action][0]
    return reward + gamma * V[next_state]
Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Kebijakan optimal

print(policy, V)

{0: 2, 1: 2, 2: 1, 
 3: 1, 4: 2, 5: 1, 
 6: 2, 7: 2} 

{0: 7, 1: 8, 2: 9, 
 3: 7, 4: 9, 5: 10, 
 6: 8, 7: 10, 8: 0}

Gambar yang menampilkan nilai-negara dari kebijakan optimal.

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Ayo berlatih!

Reinforcement Learning dengan Gymnasium di Python

Preparing Video For Download...