Jak zbudować aplikację uczenia ze wzmocnieniem w MATLAB?

Uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning, RL) w środowisku MATLAB wymaga precyzyjnego i iteracyjnego podejścia, które obejmuje szereg etapów od definiowania problemu aż po wdrożenie wytrenowanej polityki sterowania. Cały proces rozpoczyna się od sformułowania zadania – określenia, czego ma się nauczyć agent, w jaki sposób będzie się on komunikował ze środowiskiem oraz jakie cele (główne i poboczne) powinien osiągnąć. Następnie definiuje się środowisko, czyli przestrzeń, w której agent działa, wraz z modelem dynamiki oraz interfejsem umożliwiającym wymianę informacji pomiędzy agentem a tym środowiskiem.

Trening agenta polega na wielokrotnym iteracyjnym dostosowywaniu parametrów tych funkcji w oparciu o interakcje ze środowiskiem i sygnał nagrody. Po zakończeniu fazy treningu agent jest symulowany wraz ze środowiskiem, co pozwala ocenić jakość wyuczonej polityki. Dopiero po zadowalających wynikach następuje wdrożenie, które może polegać na wygenerowaniu zoptymalizowanego kodu dla procesorów GPU lub mikrokontrolerów, pozwalając na efektywne działanie systemu w rzeczywistych warunkach.

Proces uczenia ze wzmocnieniem jest w swojej naturze iteracyjny i często wymaga powrotów do wcześniejszych etapów. Na przykład, jeżeli trening nie zbiega do optymalnej polityki w rozsądnym czasie, konieczna jest korekta ustawień treningowych, konfiguracji algorytmu lub nawet zmiana definicji funkcji nagrody czy modelu środowiska.

MATLAB oferuje narzędzie Reinforcement Learning Designer, które znacząco ułatwia budowę takich aplikacji. Aplikacja ta udostępnia intuicyjny interfejs graficzny, pozwalający na tworzenie i importowanie środowisk oraz agentów, ich trening i symulację, a także analizę wyników i eksport gotowych agentów do dalszego wykorzystania. Warto zaznaczyć, że nie wszystkie typy agentów są obsługiwane w tym środowisku; bardziej zaawansowane projekty, takie jak systemy wieloagentowe czy agenci z niestandardowymi funkcjami, wymagają bezpośredniej pracy z funkcjami MATLAB.

Przykładem zastosowania RL w praktyce jest klasyczny problem sterowania układem wahadłowym typu "Cart Pole". W tym systemie wózek porusza się po torze bez tarcia, a do niego przymocowany jest pionowy drążek, który agent musi utrzymać w pozycji pionowej. Agent podejmuje decyzje o sile działającej na wózek (-10N lub +10N), by zapobiec przewróceniu się drążka. Za każdy krok, w którym drążek pozostaje w pionie, agent otrzymuje nagrodę +1. Epizod kończy się, gdy drążek odchyli się o więcej niż 15 stopni lub wózek przekroczy granicę toru.

Ważne jest zrozumienie, że efektywne uczenie się ze wzmocnieniem wymaga nie tylko technicznej znajomości narzędzi, lecz także głębokiego rozumienia dynamiki środowiska, precyzyjnego definiowania funkcji nagrody oraz świadomego wyboru i dostosowywania algorytmów uczenia. Ponadto, wdrażanie gotowych polityk do rzeczywistych urządzeń wymaga optymalizacji kodu i uwzględnienia ograniczeń sprzętowych. Ostateczna skuteczność systemu zależy od złożonej interakcji tych elementów oraz gotowości do ciągłej analizy i korekty modelu w trakcie pracy.

Jak korzystać z evalfis() i symulować systemy rozmyte typu 1 oraz IT2 w MATLAB?

Funkcja evalfis() jest kluczowym narzędziem do oceny działania systemów wnioskowania rozmytego (FIS) w MATLAB-ie. Jej podstawowa składnia to: output = evalfis(fis, input); — gdzie fis to obiekt systemu rozmytego, a input to pojedyncza para wartości wejściowych lub macierz zawierająca wiele takich par. Na przykład, wywołanie output = evalfis(itype2_fis, [0.2, 0.05]); może wygenerować wynik rzędu 342.9356.

Aby zautomatyzować testy i analizę, tworzy się skrypty MATLAB-owe (np. Eval_IT2FIS.m), w których najpierw ładujemy system rozmyty z pliku, korzystając z funkcji readfis(). Należy zwrócić uwagę na poprawne ustawienie ścieżki do folderu z plikiem FIS za pomocą polecenia cd, co zapewnia poprawny dostęp do plików. Następnie testujemy system na pojedynczych parach wejściowych, a potem na macierzy danych, co pozwala na wygenerowanie i zwizualizowanie serii wyników. W ten sposób można np. zobrazować charakterystykę działania systemu na wykresie.

Podejście to daje większą kontrolę i elastyczność w projektowaniu systemów rozmytych niż graficzne narzędzia typu Fuzzy Logic Designer App. W praktyce umożliwia to lepsze dopasowanie i modyfikację systemu, np. w sterowaniu klimatyzatorem.

Istotną częścią pracy z systemami rozmytymi jest porównanie różnych typów sterowników, zwłaszcza rozmytych typu 1 (T1) i typu 2 z niepewnością przedziałową (IT2). Aby stworzyć system typu 1 z istniejącego IT2 FIS, można użyć funkcji convertToType1(), która przekształca IT2 FIS na odpowiadający mu system typu 1, zapisując go do pliku np. type1_fis.fis. Warto zweryfikować efekty konwersji przez porównanie funkcji przynależności (MF) obu systemów — oryginalnego IT2 i powstałego T1.

Dalszym krokiem jest symulacja i porównanie obu systemów w środowisku Simulink. Model symulacyjny tworzy się, dodając odpowiednie bloki: wzmacniacze (Gain), multipleksery (MUX), funkcje przejścia (Transfer Function), bloki opóźnienia, różniczkowania, odejmowania, źródła sygnałów (Pulse Generator), zakresy (Scope) oraz bloki sterownika rozmytego (Fuzzy Logic Controller). Połączenia między blokami realizuje się graficznie, co umożliwia wizualizację przepływu sygnałów i sterowania.

Aby Simulink mógł korzystać z systemów rozmytych, konieczne jest ich wyeksportowanie do Workspace MATLAB-a, co można zrobić albo z poziomu aplikacji Fuzzy Logic Designer, albo poprzez wpisanie odpowiednich komend w oknie poleceń. Po załadowaniu systemów (np. type1_fis = readfis('type1_fis') oraz itype2_fis = readfis('itype2_fis')) są one gotowe do użycia w modelu symulacyjnym.

Parametry każdego bloku w Simulinku ustawia się, otwierając jego okno dialogowe i wpisując wymagane wartości, co pozwala na precyzyjne dopasowanie modelu do rzeczywistych warunków i wymagań projektowych. Tak przygotowany model umożliwia analizę porównawczą dynamiki i efektywności sterowania realizowanego przez różne typy systemów rozmytych, co jest nieocenione w zaawansowanych zastosowaniach automatyki i sztucznej inteligencji.

Ważne jest zrozumienie, że różnice między systemami T1 a IT2 nie ograniczają się jedynie do struktury czy sposobu reprezentacji funkcji przynależności. Systemy IT2 uwzględniają dodatkowo niepewność związaną z tymi funkcjami, co w praktyce może skutkować lepszą odpornością na zakłócenia i zmienne warunki otoczenia. Dlatego analiza porównawcza wymaga uwzględnienia także tych aspektów oraz interpretacji wyników symulacji w kontekście konkretnego zastosowania.

Jak działa algorytm K-Nearest Neighbor (KNN) w regresji?

Algorytm K-Nearest Neighbor (KNN) jest jednym z najprostszych i najczęściej stosowanych algorytmów w dziedzinie uczenia maszynowego. Wykorzystywany zarówno w zadaniach klasyfikacji, jak i regresji, bazuje na prostym założeniu, że podobne dane znajdują się blisko siebie w przestrzeni cech. W przypadku regresji KNN stosuje się do przewidywania wartości ciągłych na podstawie średniej wartości z K najbliższych sąsiadów nowego punktu danych.

Zaczynając od zbioru danych treningowych, algorytm oblicza odległości między nowym punktem a wszystkimi danymi w zbiorze treningowym. Współczesne wersje algorytmu KNN najczęściej korzystają z metryki odległości, takiej jak odległość euklidesowa, która jest najprostszą metodą obliczania różnicy między punktami w przestrzeni. Z tych wszystkich danych algorytm wybiera K punktów, które są najbliższe do punktu, dla którego chcemy dokonać prognozy. Dla regresji, prognoza jest obliczana na podstawie średniej wartości zmiennej zależnej tych najbliższych punktów.

W kontekście regresji, KNN jest stosunkowo łatwy do implementacji i interpretacji. W szczególności ważnym aspektem jest wybór liczby sąsiadów (K). Zbyt mała wartość K (np. K = 1) może prowadzić do nadmiernego dopasowania modelu (overfitting), ponieważ model będzie reagował na szumy w danych. Z kolei zbyt duże K może prowadzić do wygładzenia wyników, tracąc cenne informacje o lokalnych zależnościach. Zatem odpowiedni wybór K jest kluczowy i powinien być dostosowany do specyfiki danego zbioru danych.

Kolejnym ważnym krokiem w procesie jest wybór odpowiedniej metryki odległości. Choć najczęściej stosuje się metrykę euklidesową, w niektórych przypadkach lepsze wyniki mogą dawać inne metody, takie jak odległość Manhattan (suma bezwzględnych różnic między współrzędnymi punktów) lub Minkowskiego (ogólny przypadek obu poprzednich). Wybór metryki zależy od charakterystyki danych i może mieć znaczący wpływ na jakość prognoz.

Dla samego algorytmu KNN w regresji, po obliczeniu odległości i wybraniu K najbliższych sąsiadów, obliczana jest średnia ważona wartości odpowiedzi tych sąsiadów, co stanowi prognozowaną wartość dla nowego punktu danych. Można również używać różnych funkcji wagowych, gdzie waga przypisana sąsiadowi zależy od jego odległości od punktu testowego. W przypadku funkcji wagowych „uniform” waga dla każdego z sąsiadów jest równa, natomiast w przypadku „distance” sąsiedzi bliżsi punktowi testowemu mają większy wpływ na prognozę.

W praktyce algorytm KNN jest szeroko stosowany w zadaniach regresyjnych, mimo że częściej kojarzy się z klasyfikacją. Implementacja algorytmu w narzędziach takich jak MATLAB często wymaga użycia funkcji niestandardowych, ponieważ KNN nie jest dostępny w formie wbudowanej aplikacji lub funkcji w wielu komercyjnych systemach. Przykładem jest funkcja K-Nearest Neighbor (KNN) Regressor, której użycie umożliwia szybkie przetwarzanie danych i uzyskanie wyników regresji dla nowych danych.

W kontekście implementacji, na przykładzie modelu silnika DC, można zaobserwować jak KNN dostosowuje się do danych wejściowych. Przykładowe dane obejmują takie zmienne jak napięcie wejściowe silnika oraz prędkość obrotową, a wynik prognozy jest średnią z wyników K najbliższych sąsiadów. W zależności od wartości K, model może przewidywać wyniki na różne sposoby – dla K = 2 przewidywana wartość jest średnią dwóch punktów, a dla K = 3 średnią trzech najbliższych sąsiadów.

Waŕt zwrócić uwagę, że mimo swojej prostoty, KNN może być bardzo skuteczny w zadaniach, które nie wymagają dużych zbiorów danych ani skomplikowanych obliczeń. Przykładowo, algorytm może być stosowany do predykcji w dziedzinach takich jak prognozowanie cen nieruchomości, prognozowanie temperatury czy analiza wyników medycznych.

Aby jednak uzyskać dokładne wyniki, ważne jest odpowiednie przygotowanie danych, w tym ich normalizacja, aby uniknąć problemów wynikających z dużych różnic w skali cech. Ponadto, algorytm KNN ma swoje ograniczenia: może być bardzo czasochłonny w przypadku dużych zbiorów danych, gdyż dla każdej prognozy konieczne jest obliczenie odległości między nowym punktem a każdym z danych w zbiorze treningowym. Dlatego w takich przypadkach często korzysta się z optymalizacji, takich jak drzewa k-d (k-dimensional trees) lub algorytmy przyspieszające obliczenia odległości.