Jak stworzyć niestandardowe środowisko w MATLAB z wykorzystaniem klasy szablonu?

W MATLAB dostępne są trzy metody tworzenia środowisk dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem. Jedną z najczęściej wykorzystywanych metod jest użycie klasy szablonu, która daje użytkownikom większą elastyczność w budowaniu bardziej złożonych środowisk. Zamiast ograniczać się do gotowych, predefiniowanych środowisk, metoda ta umożliwia stworzenie dokładnie takiego środowiska, jakie jest wymagane w danym przypadku. W tym rozdziale zaprezentujemy, jak wykorzystać klasę szablonu do stworzenia niestandardowego środowiska dla układu napędu prądem stałym (DC), który będzie stanowił cel naszej konstrukcji.

Klasa szablonu to model, który MATLAB dostarcza jako bazę do budowy niestandardowego środowiska. Użytkownik, wypełniając szablon odpowiednimi danymi i kodami, może stworzyć własne, spersonalizowane środowisko. Proces ten składa się z kilku kroków, które pozwalają na łatwe dodawanie bardziej złożonych dynamik środowiska, wizualizacji, a także integrację z bibliotekami zewnętrznymi napisanymi w innych językach programowania, takich jak C++, Java czy Python.

Domyślnie, szablon w MATLAB zawiera model równoważenia wózka i drążka (cart-pole), który służy jako prosty przykład do nauki tworzenia środowisk. Zawiera on trzy główne części: właściwości środowiska, wymagane metody środowiska oraz opcjonalne metody.

Właściwości środowiska

Warto zauważyć, że wszystkie zmienne i stałe zdefiniowane w tej sekcji są prywatne dla klasy i mogą być modyfikowane tylko za pomocą odpowiednich metod zdefiniowanych później. W przypadku naszego środowiska, przykładowe właściwości obejmują:

• MaxSpeed – maksymalna prędkość silnika, ustawiona na 50 RPM.

• Ts – czas próbkowania, który wynosi 20 ms.

• AngleThreshold – tolerancja błędu w kącie, ustalona na 2 stopnie (0,035 rad).

• RewardNormalMotor – nagroda za poprawne działanie silnika (wartość 1).

• PenaltyErrorMotor – kara za niepoprawne działanie silnika (wartość -1).

Metody wymagane środowiska

W kolejnej sekcji szablonu definiowane są metody, które są niezbędne do działania środowiska. Każda z tych metod pełni określoną rolę w zapewnieniu, że środowisko działa zgodnie z założeniami i umożliwia efektywne wykorzystanie go w algorytmach uczenia ze wzmocnieniem.

Podstawowe metody, które muszą zostać zdefiniowane to:

1. reset() – metoda służąca do inicjowania stanu środowiska na początku każdej nowej sesji.

2. step() – metoda, która odpowiada za wykonanie kroku w symulacji, obliczając stan środowiska po wykonaniu akcji.

3. constructor – konstruktor klasy, który tworzy instancję środowiska.

Zdefiniowanie tych metod jest kluczowe do poprawnego działania środowiska w MATLAB. W naszym przypadku metoda step() będzie odpowiedzialna za zaktualizowanie stanu silnika DC po każdej akcji podjętej przez algorytm, natomiast metoda reset() pozwoli na zresetowanie silnika do stanu początkowego w każdej nowej iteracji.

Tworzenie klasy środowiska

Aby stworzyć niestandardowe środowisko, należy wykonać polecenie w oknie poleceń MATLAB:

matlab
Copy code
rlCreateEnvTemplate("motor_template_env")

To polecenie utworzy nowy plik klasy środowiska, w którym będzie można zastąpić domyślne kody odpowiednimi fragmentami kodu dla własnego projektu. Po utworzeniu pliku (np. motor_template_env.m), będziemy mogli edytować wszystkie sekcje: właściwości środowiska, wymagane metody oraz opcjonalne metody.

Warto dodać, że w środowisku MATLAB można również wprowadzić dodatkowe zmienne pomocnicze, które wspomogą proces symulacji. Na przykład, jeżeli chcemy wprowadzić bardziej zaawansowaną wizualizację, możemy zdefiniować odpowiednią metodę pomocniczą, która zrealizuje ten cel.

Wykorzystanie dodatkowych metod

W szablonie istnieje również możliwość dodania metod opcjonalnych, które mogą wspierać użytkownika w tworzeniu bardziej zaawansowanego środowiska. Choć nie są one obowiązkowe, to warto się z nimi zapoznać, ponieważ mogą ułatwić implementację bardziej złożonych funkcji, takich jak dodanie wizualizacji czy integracja z innymi bibliotekami.

Po zdefiniowaniu tych elementów, środowisko jest gotowe do użycia w algorytmach uczenia ze wzmocnieniem. Możemy przejść do etapu trenowania modelu, gdzie będziemy wykorzystywać nasze niestandardowe środowisko, aby przeprowadzić symulacje i procesy uczenia.

Jakie są wyniki treningu w systemach uczenia ze wzmocnieniem?

W kontekście systemów uczenia maszynowego, algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning - RL) odgrywają kluczową rolę, umożliwiając agentom adaptację do skomplikowanych środowisk, gdzie nie są dostępne pełne informacje o modelu. Jednym z głównych celów w procesie trenowania agentów RL jest znalezienie równowagi między eksploracją nowych możliwości a eksploatowaniem już poznanych rozwiązań w celu maksymalizacji długoterminowej nagrody. Wyniki treningu agentów, takich jak DQN, PG i AC, pokazują różnorodność osiąganych wyników w zależności od zastosowanej metody i rodzaju agenta.

W przykładach przedstawionych w analizie, zmieniając jeden z parametrów, MaxEpisodes na wartość 200, uzyskano różne rezultaty dla agentów PG (Policy Gradient) oraz AC (Actor-Critic). Możliwość zmiany tego parametru jest tylko jedną z modyfikacji, które można zastosować, aby zbadać, jak zmiany wpływają na wyniki treningu. Różnice w wydajności tych agentów są wyraźne, co pokazuje, że algorytm AC daje najlepsze wyniki, podczas gdy agent DQN (Deep Q-Network) wypada najgorzej. Agent PG znajduje się w pośredniej pozycji, oferując lepsze wyniki niż DQN, ale gorsze niż AC.

Jednak warto pamiętać, że nie wszystkie agenty wymienione w tabeli 9.2 mogą zostać stworzone przez modyfikację tego samego skryptu, ze względu na specyficzne wymagania funkcjonalne. Na przykład agent SAC (Soft Actor-Critic) i TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient) wymagają dwóch funkcji oceny Q, co sprawia, że ich implementacja jest bardziej złożona. Agent SARSA (State-Action-Reward-State-Action) nie wykorzystuje aktora, co również uniemożliwia jego stworzenie w ten sposób. Z kolei DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) jest przeznaczony wyłącznie do działań ciągłych, a MBPO (Model-Based Policy Optimization) wymaga środowiska opartego na sieci neuronowej, co sprawia, że ten agent również nie może być stworzony za pomocą tego skryptu.

Kolejnym aspektem, który warto uwzględnić, jest fakt, że stworzenie agenta za pomocą skryptów dostępnych w MATLAB-ie, takich jak Create_DQN_Agent.m, Create_AC_Agent.m czy Create_PG_Agent.m, pozwala na przetestowanie różnych podejść do uczenia maszynowego w różnych środowiskach. Używając tych skryptów, użytkownicy mogą łatwo modyfikować parametry, eksperymentować z różnymi algorytmami i analizować wyniki, co może być pomocne w praktycznych zastosowaniach w przemyśle.

Warto również zauważyć, że mimo iż narzędzia, takie jak MATLAB Reinforcement Learning Toolbox, oferują różnorodne funkcje umożliwiające implementację i testowanie algorytmów RL, to należy pamiętać, że nie wszystkie metody będą efektywne w każdym środowisku. Wybór odpowiedniego algorytmu oraz dostosowanie parametrów treningu mają kluczowe znaczenie dla osiąganych wyników.

W kontekście dalszych rozważań na temat RL warto zwrócić uwagę na różne rodzaje algorytmów RL, które można podzielić na modele oparte na wiedzy o środowisku (model-based) i te, które nie wymagają takiej wiedzy (model-free). Algorytmy model-free, takie jak DQN, PG, AC, są szeroko stosowane ze względu na ich prostotę i efektywność, jednak w bardziej złożonych aplikacjach, gdzie dostęp do modelu środowiska jest możliwy, mogą zostać zastosowane algorytmy model-based, które oferują potencjalnie lepsze wyniki, ale są bardziej skomplikowane w implementacji i wymagają dodatkowych zasobów obliczeniowych.

Pomimo rozwoju narzędzi i algorytmów, wyzwań związanych z implementacją RL w realnych środowiskach wciąż nie brakuje. Jednym z najistotniejszych zagadnień jest zapewnienie odpowiedniej jakości danych do treningu, które mogą znacząco wpłynąć na skuteczność modelu. Kolejnym wyzwaniem jest zapewnienie stabilności treningu, szczególnie w przypadku bardziej skomplikowanych środowisk, gdzie opóźnienia w otrzymywaniu nagród mogą utrudniać szybkie uczenie się.

Jakie narzędzia MATLAB-u wspierają uczenie maszynowe i jakie są ich kluczowe funkcje?

MATLAB oferuje rozbudowany zestaw narzędzi do analizy danych i tworzenia modeli uczenia maszynowego, z których najważniejsze to Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox oraz Curve Fitting Toolbox. Te trzy pakiety łącznie udostępniają funkcje i aplikacje umożliwiające pełen cykl pracy z danymi — od eksploracyjnej analizy, przez modelowanie, aż po oceny jakości dopasowania i predykcję.

Curve Fitting Toolbox jest specjalistycznym narzędziem do dopasowywania krzywych i powierzchni do danych. Umożliwia analizę wstępną i końcową, identyfikację i eliminację wartości odstających oraz porównanie modeli liniowych i nieliniowych. Oferuje gotowe algorytmy wraz z optymalizowanymi parametrami, ale także pozwala na definiowanie własnych równań. Dodatkowo wspiera modelowanie nieparametryczne, np. za pomocą spline’ów, interpolacji czy wygładzania. Po utworzeniu dopasowania użytkownik może wykonywać interpolację, ekstrapolację, szacować przedziały ufności, a także obliczać pochodne i całki.

Najważniejszy w kontekście uczenia maszynowego jest jednak Statistics and Machine Learning Toolbox, który zawiera pełną gamę narzędzi do wydobywania wiedzy z dużych zbiorów danych. Pozwala na eksplorację danych za pomocą statystyk opisowych i wykresów, dopasowywanie rozkładów prawdopodobieństwa, generowanie liczb losowych oraz przeprowadzanie testów statystycznych. Kluczowe znaczenie mają algorytmy regresji i klasyfikacji, które pozwalają tworzyć modele predykcyjne i wyciągać wnioski z danych.

Wśród narzędzi do eksploracji danych dostępne są metody selekcji cech, regresja krokowa, analiza głównych składowych (PCA) oraz regularizacja i redukcja wymiarowości, co umożliwia identyfikację najważniejszych zmiennych wpływających na model. Toolbox zawiera implementacje wielu popularnych algorytmów nadzorowanych i nienadzorowanych, takich jak SVM, drzewa decyzyjne, K-NN, K-średnich, K-medoidów, klastrowanie hierarchiczne, modele mieszanek Gaussowskich czy ukryte modele Markowa. Dzięki temu możliwe jest analizowanie nawet bardzo dużych zbiorów danych, które nie mieszczą się w pamięci operacyjnej.

Fundamentalne w zrozumieniu uczenia maszynowego jest rozróżnienie trzech głównych kategorii: uczenie nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniające. W uczeniu nadzorowanym celem jest dopasowanie modelu do danych wejściowych i znanych etykiet, z rozróżnieniem na regresję (prognozowanie wartości ciągłych) oraz klasyfikację (przypisanie do klas). Uczenie nienadzorowane polega na wykrywaniu wzorców i struktur w danych bez etykiet. Uczenie wzmacniające, różniące się tym, że model stale uczy się na podstawie informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym, funkcjonuje w zamkniętej pętli sprzężenia zwrotnego.

Sieci neuronowe stanowią strukturę, którą można trenować różnymi algorytmami; gdy stosuje się w nich głębokie uczenie, uzyskujemy modele o wysokiej zdolności do reprezentacji złożonych zależności w danych.

Ważne jest, że wiele narzędzi MATLAB-a integruje w sobie różne podejścia i algorytmy, co umożliwia elastyczne projektowanie systemów uczenia maszynowego dostosowanych do specyficznych potrzeb i charakterystyki danych. Wybór odpowiednich narzędzi oraz zrozumienie podstawowych różnic między typami uczenia są kluczowe dla efektywnej pracy z danymi i budowania modeli o wysokiej jakości predykcyjnej.