如何制作sifu第一关走到栅栏强化学习模型 做出来了收敛了奖励50

Question

游戏环境搭好了https://www.bilibili.com/video/BV1aXrYBnEaX
可以参考一下我的这个https://gitee.com/feudal_1/my_python_server/blob/master/sifu_control/ppo_training.py
我没办法稳定在30轮内到门，就是随机撞进去的，我是用的大步伐

成功条件：出现这个q攀爬按钮提示

主要会遇到的问题：
门左边这个角落是个三面墙会卡死，

地图内有一些死胡同，死角落会卡人物模型

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

根据你的描述，你正在尝试使用强化学习（如PPO算法）训练一个智能体在游戏 Sifu 的第一关中走到栅栏（门），但遇到了一些挑战，例如：

• 无法在30轮内到达目标门
• 随机撞墙或卡死在角落
• 地图中有死胡同和三面墙的区域

下面我将详细分析问题，并提供解决方案，包括模型优化建议、奖励函数设计、环境处理策略以及代码示例。

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✅ 一、主要问题分析

1. 动作空间过大（大步伐）

• 如果你使用了过大的步长（比如每一步移动距离很大），那么智能体很容易“跳”过目标点，或者直接撞到墙壁。
• 这会导致智能体无法稳定地靠近目标门。

2. 奖励函数设计不合理

• 当前可能只设置了简单的“到达门”的奖励，而没有对中间行为进行引导（如接近目标、避免碰撞等）。
• 没有惩罚机制，导致智能体容易随机撞墙或卡住。

3. 环境状态表示不准确

• 如果你没有正确地将地图中的障碍物、门的位置、智能体位置等信息编码进状态向量，那么智能体就无法做出有效的决策。

4. 探索与利用不平衡

• 如果你没有合理设置探索率（如ε衰减），智能体可能会陷入局部最优或一直撞墙。

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✅ 二、解决方案（有序列表）

1. 调整动作空间（小步伐）

重点部分：

应使用小步伐，让智能体更精确地控制移动方向和距离。

# 修改动作空间为小步长
action_space = Discrete(5)  # 上、下、左、右、不动

如果使用连续动作空间，可以限制速度范围：

action_space = Box(low=-0.1, high=0.1, shape=(2,))

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2. 设计合理的奖励函数

重点部分：

奖励函数应该鼓励智能体靠近门，同时惩罚碰撞和卡死。

奖励函数设计建议：

| 事件 | 奖励值 | |------|--------| | 每一步靠近门（距离减少） | +0.1 | | 碰到墙或卡死 | -1 | | 成功到达门（出现“q攀爬按钮提示”） | +10 | | 每一步时间惩罚 | -0.01 |

示例代码片段：

def get_reward(state, next_state, done):
    distance_prev = state['distance_to_door']
    distance_next = next_state['distance_to_door']
    
    reward = 0.0
    
    if distance_next < distance_prev:
        reward += 0.1  # 靠近门加分
    
    if is_collision(next_state):
        reward -= 1  # 碰到墙或卡死扣分
    
    if done and success_condition_reached:
        reward += 10  # 成功到达门
    
    reward -= 0.01  # 时间惩罚
    
    return reward

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3. 优化状态表示（State Encoding）

重点部分：

确保状态向量包含以下信息：

• 智能体当前位置坐标
• 目标门的相对位置
• 周围是否有障碍物（如三面墙）
• 是否处于死胡同

示例状态向量结构：

state = {
    'x': current_x,
    'y': current_y,
    'door_x': door_x,
    'door_y': door_y,
    'wall_up': is_wall_up,
    'wall_down': is_wall_down,
    'wall_left': is_wall_left,
    'wall_right': is_wall_right,
    'is_dead_end': is_in_dead_end,
}

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4. 改进探索策略（Exploration Strategy）

重点部分：

使用ε-greedy 或 Ornstein-Uhlenbeck noise 来平衡探索与利用。

示例代码（使用ε-greedy）：

epsilon = max(0.01, epsilon * 0.995)  # 衰减探索率
if np.random.rand() < epsilon:
    action = random_action()
else:
    action = model.predict(state)

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5. 处理死胡同与卡死问题

重点部分：

可以通过检测是否进入死胡同，若进入则给予惩罚，引导智能体绕行。

检测死胡同逻辑（伪代码）：

def is_in_dead_end(state):
    # 根据周围墙体判断是否是死胡同
    if state['wall_up'] and state['wall_left'] and state['wall_right']:
        return True
    return False

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6. 修改训练循环（Training Loop）

重点部分：

确保每一步都更新状态和奖励，并及时记录经验回放（Replay Buffer）。

示例训练循环（简化版）：

for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = choose_action(state, epsilon)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        buffer.add(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        if len(buffer) > batch_size:
            train_model(buffer)

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✅ 三、代码修改建议（基于你的 ppo_training.py）

你可以参考以下修改后的代码片段：

import gym
import numpy as np
from ppo import PPOAgent

env = gym.make('Sifu-v0')  # 假设你已创建自定义环境
agent = PPOAgent(state_dim=8, action_dim=5)

for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    total_reward = 0

    while not done:
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.memory.add(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        total_reward += reward

        if len(agent.memory) > batch_size:
            agent.update()

    print(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward}")

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✅ 四、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 大步伐导致撞墙 | 使用小步伐或限制速度 | | 奖励函数不合理 | 设计多维度奖励（靠近门、避免碰撞） | | 状态表示不全 | 包含门位置、墙体信息、死胡同判断 | | 探索不足 | 引入 ε-greedy 或噪声策略 | | 卡死问题 | 检测死胡同并给予惩罚 |

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如果你愿意分享你的完整代码或环境配置，我可以进一步帮你调试和优化。希望这些建议能帮助你成功训练出稳定的强化学习模型！