[心得] 用強化學習設計21點AI機器人

看板DataScience作者b05703 (blue)時間6年前 (2018/08/31 14:25)推噓17(17推 0噓 7→)

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嗨各位，最近花了一些時間學習機器學習相關主題，想說來用python設計一個會玩21點的機器人好了，以下會簡單介紹我使用的遊戲環境，深度神經網路，和相關成果。一、遊戲環境：openAI的gym，簡單程式碼如下 https://imgur.com/wCFHI5t

可以看到要在python搭建Blackjack環境其實非常簡單，import完gym之後用gym.make就能搭建各種遊戲環境。二、規則：而我們這個遊戲是我們要擔任player的角色和莊家(dealer)對賭，我們起始會有兩張手牌，莊家則會有一張。點數方面2~10都以牌面作為點數，J,Q,K都算10點，ace可算1或1 1。我們只有兩種動作可以選擇：拿牌(hit)或不拿(stand)。目標是讓手牌點數和最靠近21點，若超過21點(爆牌)則直接判定輸了。在我們決定不拿牌後，換莊家開始拿牌，莊家若手牌和低於17點，必須繼續要牌。最後比誰的牌點數和最靠近21誰就贏了。後續我還有改寫gym的環境讓我們可以做雙倍加注(double)，讓玩家可以採取更多策略，更符合實際情況。總之這張圖的重點在env.step(action)那行，簡單說就是我們隨機採取了一個action(0代表stand, 1代表hit)然後observation就是遊戲當前狀態，會回傳一組數字：(我方當前手牌和, 莊家手牌, 我方是否有ace)，那reward就是強化學習當中很重要的機制，可以讓我們透過這種獎懲機制去訓練模型，-1代表輸了;0代表我們還沒爆牌或是平手;1代表我們贏了。done回傳True或False表示當局結束與否。在完全採取隨機action的情況下玩10萬場的勝率約27%。三、訓練方法：Deep Q Learning 我是用keras搭建神經網路的，因為比tensorflow簡潔直觀。附上我使用的超參。 https://imgur.com/Fbv8Nwp

我搭建了三層fully connected layer，activation function都用relu沒問題，但output layer的activation function就不能用relu了，因為在DQN中我們的input 是遊戲的state也就是我們上面提到的observation，我們的output則是在碰到這樣的 state，我們“採取各個動作預期的reward們” 打個比方：我們可能input [11, 6, 0]，表示我們手牌和是11，莊家拿6，我們沒ace。這個神經網路的output應該要像這樣 [-0.4 0.2]，其中-0.4表示採取stand預期的 reward，0.2表示採取hit預期的reward，那我們當然希望reward越大越好所以就採取 hit這個動作。因此這個output通常是有正有負的，不能用relu，那就用linear吧。再簡單提一下memory，是我們儲存各個observation跟action的地方，在訓練的時候會從中隨機抽樣用TD的方法去不斷更新我們的神經網路。四、基本版訓練成果： https://imgur.com/9l0Akrl

靠左的數字是我們的手牌，上面的數字是莊家的手牌，H(hit拿牌)或S(stand不拿) 則是這個神經網路打算採取的策略，會有兩段是因為上面那段是手上沒有ace的情況，下面是有ace的。可以看到這個神經網路已經可以做出和人類非常相近的決策：在大牌選擇stand，小牌選擇hit，並在手上有ace的時候更積極hit。而在這樣策略下勝率提升到42%，敗率49%。也就是說平均每下注一百元會輸掉七元，雖然相較完全隨機玩有顯著的進步，但還有進步空間，因此我決定加入其他戰略(double)讓玩家可以選擇雙倍下注，看能不能讓機器人有更聰明的表現。五、加入double戰略由於openAI的原始程式碼並沒有double的功能因此我自己改寫了一下他們的程式碼，簡單來說現在玩家可以選擇在第一手要不要double，要是double的話，玩家只能再拿一張牌，然後莊家開始要牌。神經網路方面我一樣用DQN下去train，只是在output的時候變成輸出三種動作的期望reward。除此之外我參考了周莫煩的code和prioritised replay的paper實作了優先回放，其中有用到sumtree的資料結構。也加入了doubleDQN的訓練方法。六、double版訓練成果在看這個神經網路的決策之前我們先看一下我們人類推算出的最佳21點戰略表。 https://imgur.com/15vKVBF

然後這是我們的神經網路在面對各種情況所下的決策表。 https://imgur.com/eKQzWDW

可以看到明顯它學習到在我們握有9, 10, 11且莊家是weak hand的時候可以進行 double，還有在手上有ace的時候該如何double等等。雖然不盡完美，但在我用這個神經網路下去玩一百萬場的結果平均每一百元大約輸2.X元左右，如果真的要贏錢，可能還要加上split的戰略和算牌了。七、結語其實發文也同時是記錄自己的學習筆記和找到同樣對RL也有興趣的朋友、前輩一起討論啦，感謝大家耐心看完。要是對我的程式碼有興趣歡迎到我的github按個星https:// github.com/blue0107/DQN-blackjack-pokerbot，歡迎大家討論指教啦！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.246.75.8 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1535696714.A.DA8.html

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goroundround

08/31 14:35, 6年前 , 1^F

08/31 14:35, 1^F

※ 編輯: b05703 (27.246.75.8), 08/31/2018 14:47:56

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tritonight

08/31 15:43, 6年前 , 2^F

08/31 15:43, 2^F

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nistik84114

08/31 18:11, 6年前 , 3^F