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用强化学习制作游戏AI

　
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前言

本人最近在研究强化学习方式制作游戏AI，目前项目还在进展当中，训练效果只能说是马马虎虎，可能在细节方面处理得不是很好，现在先趁着有空记录一下近阶段的学习情况吧，如果自己的研究能给大家提供一点灵感那最好不过了。

关于AI制作的方向

传统算法方式

传统算法这边不是我这次研究的重点，但确实是一个很经典的方向，很多游戏AI都是使用传统算法加以实现，比如NPC一定范围内随机走动之类的。
说是说传统算法，它的算法类型还是很多的，比如一些最短路径算法、随机分布算法之类的。
一般来说就是将游戏情况抽象成有限状态机，然后根据不同的状态施加不同的算法或者执行不同的动作，具体的话我就不深入了，传统算法网上讲解还是很多的。

强化学习方式

其实很多时候我们的机器学习也可以利用一些传统算法的，但是我这次研究的主题是强化学习方式来做AI，所以其他方式我就不谈了（毕竟没做过，不能误人子弟。。）。
dota2
先来说一下最近的新闻，OpenAI制作的Dota2游戏AI战胜了一群半职业选手，震惊众人。我也是很兴奋啊，竟然已经智能到能够协同作战了，人工智能的时代已经拉开的序幕！！
有兴趣的小伙伴也可以去了解一下OpenAI(马斯克创立的)和它的游戏环境gym（传送门），这对于入门级别的选手来说是非常有帮助的（其实我是强烈推荐的）。

DQN简介

这里只是简单介绍一下DQN，更加细节的方面就不加以赘述了。
最初的强化学习方法叫Q-Learning，它会维护一张Q表，我们会根据Q表在不同的状态选择不同的动作，同时最后根据执行动作之后的获得的奖励，反过来更新Q表（这两点是强化学习的核心，也表明其能力必须由不断的探索来加强）。
贴上伪代码（来自莫烦Python）：
Q-Learning
之后由DeepMind（没错，就是AlphaGo的创造者）提出了一种结合深度学习和强化学习的方式，就是DQN(Deep Q Network)，我们的Q表不再是一张二维表，而是利用神经网络对状态值与动作进行构建。
DQN算法
很明显，其实简单情况下，Q-Learning可以也可以用，但是DQN是为了解决现在更复杂的情况，有更多的state(状态)、更多的action(动作)，因此我们采用神经网络计算得出state的值，这样就不用维护一张很大的Q表了。

几种优化方式

说到优化我还真是有点羞愧，因为我自己的项目现在还没优化好呢，不过也就周末有空了，只能趁热先抓紧写一下了。

  • Double DQN：利用DQN的新老两个神经网络，对内部参数进行更新，解决过估计(overestimate)问题。
  • Prioritized Experience Replay ：有时候正向奖励的样本会比较少，比如有时候只有游戏成功才给奖励，这时我们可以通过提高正向样本的优先级提升训练的速度。
  • Dueling DQN：Dueling DQN是将最终的输出结果差分为动作价值和状态价值，会减少有时训练陷入的局部最优。

我的项目

由于某些原因，代码和游戏目前不能开放，也请大家谅解。
先看一下规则。

游戏规则

这是一个回合制战棋类游戏，大致规则如下：

  1. 我方敌方随机出生在地图上（12*12），地图上一开始会产生墙（不会消失）
  2. 回合制，其实是一个路径规划问题，一回合走的格子不限制，我方走到敌方附近四个格子可以进行攻击，但是这回合之前走过的格子不能重复走（Action可以抽象为九个：移动到附近八个格子或者不动结束回合）
  3. 会产生毒圈，每隔五回合收缩一层，进去会有伤害；同时每五回合还会产生道具，吃了攻击防御会有加成，道具不吃当回合失效

其实大家玩过《火焰之纹章》就很容易想象那个场景了，只不过我这么是一对一，并且没有那么复杂的技能，但是对于我这个新手来说这样难度的AI实现已经是挺累的了。
火焰之纹章
我们要做的其实就是尽可能多攻击到对面，然后躲到一个相对安全的区域进行防守等待下回合进攻。

实现方式

我们之前说到了强化学习方式，但是强化学习方式也是有很多的，如果入门的话也很推荐莫烦Python的网站。我有很多东西都是从上面学到的。

我最终选取的方式是DQN及其改进方法，因为我的动作是离散的（只有八个方向可以移动，这点比较关键），比较符合应用场景。
如果你的动作是连续的，可以考虑将其转化为离散的动作，或者选用其他方式比如Policy Gradients或者Actor-Critic这些强化学习方法。

我们一般会写成如下三个结构：

  1. 游戏环境——执行动作、返回游戏状态、可视化游戏界面（可选）等
  2. 神经网络——构建神经网络、进行动作选择
  3. 交互模块——调用上面两个模块，控制训练过程以及轮数

只要按照一定的规则写成上面三个模块，会让我们的神经网络复用性大大提高。我参照的是gym模块的方式，将游戏环境进行了构建，这块莫烦教程也有涉及。但是学习的话，我感觉侧重应该在神经网络那一块。

游戏环境

游戏环境是整个过程中最最复杂的一块，因为环境的设计也会很大程度上影响你的训练效果。我的问题初步排查也在这里，因为代码写得还不是那么规范，且所有项目基本都是一个人完成，编写的时候出现很多bug，后期排查了很久，虽然现在能运行了，但是还是有点问题。这一块如果用gym是不需要编写的，这也是推荐新手用gym的原因，抓住学习的重点，而不是死在第一步。。。

初始化

初始化的话，一般会有一些属性，当我们创建对象的时候，这些属性就跟着生成了。我就设置了很多属性（具体还是要看游戏是怎么样的），比如我方位置、我方血量、敌方位置、敌方血量等。这些属性在之后的判定是需要用到的，除非真的是完全靠图像来处理。

观测状态

OpenAI发了一篇很有名的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》，他们利用像素游戏的图像，获取动作和指定奖励之后，让机器自动打像素游戏，比如超级马里奥之类的。也有很多大佬做了flappy bird的AI，反正就很有趣啦，可以多去看看。

我根据这个得到了一些启发，既然是像素图像，简单了解过数字图像处理的人应该知道，计算机里面存储的图像一般都是一个个数值，然后由很多像素组成，彩色图的话一般会有RGB三个轨道，如果是灰度图的话就只有一个轨道数值在0~255区间内。

这款游戏我无法直接获取游戏图像，因此我通过后台传来的数据给计算机生成了一个简单的图像。比如人物就标记为8，敌人标记为9，空地标记为0等，这样就形成了一个12*12的观测值，最后通过这个观测值进行训练。

执行动作

这一步也是关键的一步。首先我们要清楚，到底有几个动作，因为游戏里面的动作是不可能通用的吧，比如我这个游戏可以有九个动作，另一个游戏说不定就只有四个方向可以走，所以我们要根据具体情况进行编写，并且我们还要记得编写一轮训练结束的条件是什么。

与此同时，执行动作之后，游戏环境的状态还会发生变化，这里游戏环境编写最最复杂的一块，我之前的错误大多在这里，比如移动一步之后英雄的位置就肯定会发生变化、道具有没有被吃掉等等，因为我们还需要返回一个新的观测值，供AI继续进行判断。

奖励设置

其实如果其他模块什么问题的话，AI之间的真正差距就在这里了。这里其实也没有什么理论。反正我觉得有一句话挺对的，会打游戏才会做游戏。同理，会打游戏才会做AI。当然考虑的情况越多，当前AI可能会有更好的表现，但是参数的调整也是很有必要的，否则容易陷入局部最优之中。

神经网络

构建

神经网络我是采用tensorflow实现的，讲道理自己不是那么强啦，还是借鉴了一下别人的轮子进行修改的，毕竟单纯靠自己进行论文复现的话还是挺复杂的，当然也不失为一种锻炼，我因为开发比较急促，所以直接改了轮子（大家不要学啊）。
duelingdqn
最终我采用了Dueling DQN的结构，首先将图片经过两轮的卷积池化输出到第一个全连接层，然后第二个全连接层就是DuelingDQN的核心，它将单纯的输出转变为状态价值和动作价值的和。编完之后，可以用tensorboard观察一下有没有构建错误。

两个神经网络

我们会构建两个网络target_net和eval_net，eval_net用于预测选择动作并时时更新的，target_net是不是时时更新的。一段时间后，eval_net会将自己的数值重新给target_net。
我们进行梯度下降的对象，其实是这两个网络的均方差，用自己以前的状态进行调整。

交互模块

环境和网络构建好之后，我们就可以进行交互了，其实这一步之前写好也没关系，就没多少行代码。我们获取观测值之后选取动作，然后获得新的观测值，过一定回合结束。同时会有一轮游戏结束的判断。

def run_maze():
    step = 0    # 用来控制什么时候学习
    for episode in range(300):
        # 初始化环境
        observation = env.reset()

        while True:
            # 刷新环境
            env.render()
            # DQN 根据观测值选择行为
            action = RL.choose_action(observation)
            # 环境根据行为给出下一个 state, reward, 是否终止
            observation_, reward, done = env.step(action)
            # DQN 存储记忆
            RL.store_transition(observation, action, reward, observation_)
            # 控制学习起始时间和频率 (先累积一些记忆再开始学习)
            if (step > 200) and (step % 5 == 0):
                RL.learn()
            # 将下一个 state_ 变为 下次循环的 state
            observation = observation_
            # 如果终止, 就跳出循环
            if done:
                break
            step += 1   # 总步数

    # end of game
    print('game over')
    env.destroy()

结语

总结了一波，其实还是挺菜的，争取让我的AI能够战斗吧，也希望这篇文章能给你的思路有一点点启发。

2019.4.14 补充

昨日，OpenAI Five登场的半年后正式击败了TI8的冠军队伍，按照机器训练的速度，感觉情理之中。
人类已经在星际、Dota、围棋上全部落败，但强化学习何时能突破游戏的应用场景，上升到生产生活中去，让我们拭目以待。

参考：
1.莫烦Python
2.http://www.siyuzhou.com/2018/04/11/基于-deep-qdqn-的快速避障路径规划/

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