DRL-Snakey 1.1

A Deep Reinforcement Learning study package. With game environment.

Deep Reinforcement Learning 深度强化学习贪吃蛇游戏 DRL_Snakey

深度强化学习贪吃蛇AI与游戏环境。

环境

Python版本: Python3.6或以上

外部依赖

• pygame
• tensorflow / tensorflow-gpu
• h5py
• numpy
• matplotlib

游戏说明

演示文件: Snakey_play.py

此文件与DRL_Snakey包无关联，不含有任何AI部分，作为一个人类可以游玩的游戏进行演示。 在使用包之前可以先运行该脚本查看游戏效果。

规则

游戏素材图片比较简陋。人类玩家游玩时，游戏内容设有等级划分，随着获取食物的数量上升，蛇前进的速度会变快。

同时每增加一个难度会多出现一个触碰到便会游戏结束的炸弹。

游戏在一个200×200像素的平面中运行，每10×10个像素作为一个单元。 右侧有计分面板。

游戏右侧是一个100×200像素的信息面板。主要用到的信息会在右侧给出。

使用方向键控制移动方向，任何时候都可以使用Q键退出。

游戏结束画面按R重新开始，按S则会跳出计分板。

AI部分说明

AI没有游戏的速度区别与等级区分，暂时无视炸弹，并且在使用界面时默认使用最快的刷新速度。

除单独存在的演示脚本外，AI部分主要由物理引擎，图形引擎，决策逻辑三部分组成，运行时可以根据需要选择是否加载图形引擎显示游戏界面。

本项目内拥有数个AI逻辑脚本，详细见下文的各脚本说明。

游戏中按F键可切换可视化部分，P键暂停，N键在暂停时单步进行游戏。

使用方法

首先import

import DRL_Snakey as Snakey

创建游戏对象，此游戏类仅包含游戏规则(DRL_Snakey.Game)。

game = Snakey.Game(bomb = 0)

游戏控制agent对象。这里以简单逻辑算法AI举例。

agent = Snakey.agent.Logic()

游戏界面对象，通过pygame模块创建可视的游戏界面。

ui = Snakey.UI(fps = 60)

通过UI类的show(game, agent)函数创建游戏窗口。

ui.show(game, agent)

需要训练agent模型或其他等不需要游戏UI界面时，使用以下脚本控制游戏流程。

import DRL_Snakey as Snakey

game = Snakey.Game(bomb = 0)
agent = Snakey.agent.Logic()

while True:
    game.next(agent.get_next_direction(game))
    if game.deathflag:
        print("Gameover. score:", game.ate)
        game.reset()

DRL_Snakey说明

DRL_Snakey分为游戏环境DRL_Snakey.core，智能体DRL_Snakey.agent与DRL_Snakey.utlis组件三部分组成。

其中DRL_Snakey.core.Game为贪吃蛇游戏的基本行动规则，死亡判定以及地图查看等功能。可以视为游戏的本体。 DRL_Snakey.core.UI为游戏界面显示相关。通过pygame包来创建可视化的游戏界面。

DRL_Snakey.agent为智能体部分。智能体会读取游戏中每步的状态，应用相对的决策方法（普通算法或神经网络等等） 进行决策，并给出反应。

Agent类:

class Agent(object):
def get_next_direction(self, Game):
	"""
	根据智能体对当前环境的判断选择下一步前进的方向。
	:return: 方向["W", "S", "A", "D"]
	"""
	pass

def custom_function(self, Game):
	"""
	给不同的agnet预留的自定义函数，用来调试或数据可视化。
	"""
	pass

ps. 请多多编写自己的agent然后pull request

DRL_Snakey.Agent.Logic

一个简单的演示用逻辑AI，完全无视炸弹，只吃食物。具有十分简单的自身躲避算法。

通过计算蛇头位置与食物的水平竖直差，以之字形接近食物。并且在决策方向前，会通过Logic.next()预测 下一步的位置，并调用Logic.elude()依次尝试各个方向来避免与自己相撞。但是因为只能预测下一步的危险情况， 所以此AI并不具有很高智能，只是作为演示使用。

此AI在20次尝试中最好成绩为68，平均值为49.6。

DRL_Snakey.Agent.DP

DP(Dynamic Programming)动态规划-马尔科夫决策法。

每一步都通过迭代贝尔曼方程计算当前各点的价值，创建价值矩阵。并且朝周围价值最高的点前进。

构造函数参数说明:

discount: 衰减率，贝尔曼方程中对于非即时回报的衰减率。
iteration: 推算价值矩阵的迭代次数。
walk_reward: 每走一步的回报
eat_self_reward: 吃到自己的回报
food_reward: 吃到食物的回报

按F打开可视化模式后，可观察每一步动作所基于的各点价值图像。

实际操作中会发现，AI可以根据价值的判断避开自身，并且在食物环境恶劣的情况下选择在安全地带迂回等待。

此AI在20次尝试中最好成绩为103，平均值为59.2。

深度强化学习 DRL AI

作为深度强化学习很好的一个例子，贪吃蛇游戏有着很明显的数据结构。Environment就是地图整体，Action是上下左右 四种可以采取的行动，无需再通过卷积神经网络读取游戏画面。

本项目提供了一个游戏环境，供他人自行编写新的agent或拓展游戏功能。