强化学习实现日程规划

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使用强化学习实现日程规划

0.前言介绍

上个学期，看到一个项目计划，是想用人工智能实现日程规划，也就是说用户输入这段时间所有的待办事项，以及各事项的截止日期，然后由AI来分配各时间段应该做什么任务，并且要保证有适当的休息。

当然，上述过程只是个初级阶段，后续还应该根据用户的偏好，对模型进行调整，不过这就是后话了，我们先把前面提到的功能实现出来。

正好最近在看强化学习的相关文章，读了Double DQN的大概原理和代码（当然了底层数学原理还是一问三不知哈哈哈），觉得用这个日程规划来练手正很不错，反正下个学期也参加了个强化学习的项目，算是抛砖引玉吧。

先上结果，限于时间原因，这次训练的模型最多只能规划5个任务，在测试环境中每百次平均有82次能够顺利完成各项任务。

1. Double DQN

DDQN的python代码参考了莫烦老师的课程，并自主改写成pytorch版本。

图1.1

这次搭建的神经网络，采用了两个隐藏层，每个隐藏层含有60个神经元。其他各项超参数如下图所示：

图1.2

注：根据事后研究，模型在17000 episode、epsilon取0.68的时候表现最好，文中的各项数据也以表现最好的模型为依据。

一点好笑的事：莫烦老师的DDQN是用于一个二维迷宫，环境空间和动作空间相对简单，所以记忆库只有1000，学习率是0.1，然后用了一个隐藏层，200个episode，用到我的这个任务上，收敛那叫一个快啊，准确率那叫一个烂啊，一度打碎了我学习强化学习的热情。后来看了rumor小姐姐的整活视频，这才发现，人家DQN论文里的超参数都是十万甚至百万级的。。敢情这模型根本没学习着啥东西啊。这才重振旗鼓，重调参数，得到了一个还不错的结果。

2.环境

这次的环境搭配tkinter实现可视化gui。环境中包括：体力值（0-100），各项任务所需要的时间（以半小时番茄钟为单位），各项任务距离ddl的剩余时间（扣除睡眠时间，也以番茄钟为单位）。动作空间包括：休息、任务1、任务2...任务5。

休息可以回复体力，体力耗尽，游戏结束。ddl截止而任务未完成，游戏结束。所有任务顺利完成，游戏胜利。

其他规则包括：体力充沛时休息，惩罚；体力低下时休息，奖励；体力低下时做任务，惩罚；体力充沛时做任务，奖励；完成一项任务，奖励；选择已完成的任务，惩罚。

环境界面如下：

图2.1

3.训练

训练的过程，只用一个词形容：煎熬！如果你想惩罚一个人，让他去照顾你的机器学习模型吧！他会感谢你的 :)

咳咳，一开始的版本呢，就像我之前说的，我照搬了莫烦老师的超参数（做调参侠竟然还不改参数？活该！），然后准确率一直在10%左右波动。抓耳挠腮的我觉得是网络结构太简单，所以拉起了一个4隐藏层，每个隐藏层有64到256不等的神经元，然后不出意外的，过拟合啦，调出后台一看，全选择了休息，对嘛，一直选休息，还能多存活一段时间，起码能熬到ddl，那模型为啥还要干活呢，这把ai属于是玩明白了。

当时的精神状态如下：

图3.1

就像聊天记录里说的，除了超参数的问题，其他bug层出不穷，主要集中在环境的代码中。这个逻辑看似简单，但是写起来还是要谨慎一些的。就比如，我一开始没注意，让reward初始化为1，也就是说模型啥也不干，每回合也能拿到1点奖励，就好像你天天躺在家里，除却水电饭费，每天还能拿到500块钱，那还有人会去上班吗 :)

后来我学乖了，最多设置两层，每层最多60，接着跑。。跑了十几个模型，都在20%左右晃荡。更离谱的是，我把保存下来的模型放到测试环境中去测试，正确率为0！太好啦，可能我天生就不适合强化学习吧哈哈哈。。其实问题的根源在epsilon上，这个是随机选择动作的概率，我在之前的训练中定死epsilon为0.9，所以模型已经适应了有一个随机的动作。我猜想，模型只重点做一两个任务，其他几个任务扔给随机数，好家伙，那我还不如扔骰子决定做哪个 :)

当时崩溃的我，一度想要用policy gradient来重写模型，然而看了看相关的视频和文章，算了，这不是我所能理解的算法，等我学完贝尔曼方程和马尔科夫决策链再说吧。

于是，摆烂，正好那几天也是过年，这里祝大家新春快乐，拜个晚年！趁着过年这几天休息了一下。

年后又回到DDQN，我看着被自己改的面目全非，晦涩难懂的代码，长叹一口气，回滚到之前的版本。就在这个时候，我看了rumor小姐姐的视频，呜呜呜她还把论文原图粘贴上来，她真的，我哭死。然后发现了超参数问题，重整精神。

图3.2

我对照论文进行了调参，把学习率等等进行了改正。接着十万episode走起，，但是我越练越发现不对劲，怎么跑了一个晚上，才跑了3万个episode，本来心想大睡一觉起床就能见到我的时间规划之神了，结果只见电脑还在无力地喘息，终端里的episode还在不断地跳跃。我掐指一算，好家伙，按照每个episode 3秒的速度来算，我需要整整三天半的时间来训练，没日没夜地跑。

于是缩减到3万，再微调一下环境的逻辑，重新跑。这把还不错，最后准确率稳定在38%，，哎不对啊，这也没提升多少啊，我猜想是因为过拟合了，练多了（用猜想这个词是因为我训练之后没画图像哈哈哈我个笨蛋），于是重新跑，这次绘制出准确率曲线，发现在17000步时最完美，达到82%，当然了，应该不是过拟合的锅，因为这个时候epsilon只有0.68，也就是说随机的情况还占很大一部分，那么十万步训练的结果到底好不好呢，这就不得而知了，因为我没那个时间了，要开学了:(

图3.3

上图是每百次准确率曲线，可以很清楚地看到17000以后准确率下降了。

图3.4

所以就止步于此吧，我这次的强化学习体验到这里就结束了。本次体验历时15天，训练时占用内存500kb，最终模型大小20kb，单次模型训练时长3小时，17000 episode。

4.结语

别瞎想了，选择这个项目来做自己的强化学习初体验当然是有私心的哈哈哈，不然我哪有这个闲工夫。不过抛开这个不谈，我觉得强化学习真的很有趣，西湖大学的赵世钰老师就称赞强化学习的奇妙，觉得强化学习在监督学习和非监督学习之外又开辟了一片新天地，就好像黑与白的世界中，居然另有一种色彩，大胆而迷人。其实训练模型的过程就好像照顾孩子的过程，你看着他一天天长大，一点点变成熟，这都是你手把手教出来的结果，是你告诉他走哪一步有益处，走哪一步有害，这个过程真的很有成就感（也可能我天生喜欢小孩或者好为人师吧哈哈哈）。而且这还是个相互作用的过程，你教了ai，同时你自己也有所收获啊，比如我，我这个人其实一直不太会规划自己的时间，所以写环境的时候很头疼，不知道应该设定什么规则，由此陷入了深深的思考，我认为自己从这段时间的思考中收获了许多，今后也将用在自己的生活和学习当中。

感谢您耐着性子读完这篇文章，祝您龙年大吉！！！

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