使用深度 Q 学习的 AI 驱动蛇游戏

简介

蛇游戏是一款经典的小游戏，目标是控制一条蛇在屏幕上移动，吃掉食物并尽可能延长蛇的长度。本项目将介绍如何使用深度 Q 学习算法来训练一个人工智能驱动蛇游戏。

技术栈

本项目使用的技术栈如下：

• Python 3.x
• TensorFlow 2.x
• PyGame

项目结构

snake/
├── agent.py
├── env.py
├── model.py
├── play.py
├── train.py
├── utils.py
├── checkpoints/
├── logs/
└── videos/

• agent.py: 实现了 DQN 算法，包括经验回放、ε-greedy 策略等。
• env.py: 实现了贪吃蛇游戏环境的模拟，包括行动、奖励等。
• model.py: 实现了深度 Q 网络的模型结构。
• play.py: 让训练好的模型玩一局游戏的脚本。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• utils.py: 实现了一些辅助函数。
• checkpoints/: 存储模型的备份。
• logs/: 存储 TensorBoard 日志。
• videos/: 存储模型玩游戏的视频。

工作原理

深度 Q 学习算法的工作原理如下：

1. 将当前状态输入到深度 Q 网络中，得到每个动作的 Q 值。
2. 根据 ε-greedy 策略选择动作（即以 ε 的概率随机选择动作，以 1-ε 的概率选择 Q 值最大的动作）。
3. 执行选择的动作，得到奖励和下一个状态。
4. 将新状态输入到深度 Q 网络中，得到每个动作的 Q 值。
5. 根据 Bellman 方程更新 Q 值：$$Q(s,a) \leftarrow Q(s,a) + \alpha (r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s,a))$$
6. 将经验加入经验回放池中。
7. 从经验回放池中采样一批经验进行训练。

训练模型

首先，我们需要在 train.py 中配置参数：

config = {
    'num_episodes': 20000,          # 训练的总轮数
    'num_steps': 500,               # 每轮最多进行的步数
    'batch_size': 64,               # 每次训练的批次大小
    'memory_size': 100000,          # 经验回放池大小
    'gamma': 0.95,                  # 折扣率
    'max_epsilon': 1.0,             # ε-greedy 策略中 ε 的初始值
    'min_epsilon': 0.1,             # ε-greedy 策略中 ε 的最小值
    'epsilon_decay': 0.995,         # ε-greedy 策略中 ε 的衰减率
    'target_update_freq': 100,      # 目标网络更新频率（单位：步）
    'checkpoint_freq': 500,         # 模型备份频率（单位：轮）
    'log_freq': 50,                 # 日志写入频率（单位：步）
    'learning_rate': 0.001,         # 学习率
    'hidden_units': [128, 64],      # 隐藏层的神经元个数
    'video_dir': './videos',        # 存储模型玩游戏的视频的目录
    'checkpoint_dir': './checkpoints',   # 存储模型的备份的目录
    'log_dir': './logs',            # 存储 TensorBoard 日志的目录
    'use_gpu': True                 # 是否使用 GPU 进行训练
}

然后运行 train.py 开始训练：

python train.py

模型预测

训练完成后，我们可以加载最后一次保存的模型，让它玩一局游戏：

python play.py --model-path checkpoints/last_checkpoint

总结

本项目介绍了如何使用深度 Q 学习算法训练一个能够驱动蛇游戏的人工智能。通过本项目，你可以了解深度 Q 学习算法的原理和实现细节，掌握如何使用 TensorFlow 实现深度 Q 网络，以及如何使用 PyGame 模拟贪吃蛇游戏。