使用 RLlib 时，如何防止我在评估运行期间收到的奖励金额重复出现？

Question

我正在使用 Ray 1.3.0（for RLlib）与 SUMO 版本 1.9.2 的组合 用于模拟多代理场景。我已将 RLlib 配置为使用单个 PPO 网络 ，所有 N 代理通常 updated/used。我的评估设置如下所示：

# === Evaluation Settings ===
# Evaluate with every `evaluation_interval` training iterations.
# The evaluation stats will be reported under the "evaluation" metric key.
# Note that evaluation is currently not parallelized, and that for Ape-X
# metrics are already only reported for the lowest epsilon workers.

"evaluation_interval": 20,

# Number of episodes to run per evaluation period. If using multiple
# evaluation workers, we will run at least this many episodes total.

"evaluation_num_episodes": 10,

# Whether to run evaluation in parallel to a Trainer.train() call
# using threading. Default=False.
# E.g. evaluation_interval=2 -> For every other training iteration,
# the Trainer.train() and Trainer.evaluate() calls run in parallel.
# Note: This is experimental. Possible pitfalls could be race conditions
# for weight synching at the beginning of the evaluation loop.

"evaluation_parallel_to_training": False,

# Internal flag that is set to True for evaluation workers.

"in_evaluation": True,

# Typical usage is to pass extra args to evaluation env creator
# and to disable exploration by computing deterministic actions.
# IMPORTANT NOTE: Policy gradient algorithms are able to find the optimal
# policy, even if this is a stochastic one. Setting "explore=False" here
# will result in the evaluation workers not using this optimal policy!

"evaluation_config": {
    # Example: overriding env_config, exploration, etc:
    "lr": 0, # To prevent any kind of learning during evaluation
    "explore": True # As required by PPO (read IMPORTANT NOTE above)
},

# Number of parallel workers to use for evaluation. Note that this is set
# to zero by default, which means evaluation will be run in the trainer
# process (only if evaluation_interval is not None). If you increase this,
# it will increase the Ray resource usage of the trainer since evaluation
# workers are created separately from rollout workers (used to sample data
# for training).

"evaluation_num_workers": 1,

# Customize the evaluation method. This must be a function of signature
# (trainer: Trainer, eval_workers: WorkerSet) -> metrics: dict. See the
# Trainer.evaluate() method to see the default implementation. The
# trainer guarantees all eval workers have the latest policy state before
# this function is called.

"custom_eval_function": None,

发生的是每 20 次迭代（每次迭代收集“X”个训练样本），有一个运行的 最小值的评估10集。所有 N 智能体收到的奖励总和在这些情节中相加，并被设置为该特定评估的奖励总和运行。随着时间的推移，我注意到有一种模式，奖励总和在相同的评估间隔运行s 连续重复，学习无处可去。

更新（2021 年 6 月 23 日）

不幸的是，我没有为那个特定的运行激活 TensorBoard，但是从每 10 集的评估（每 20 次迭代发生一次）期间收集的平均奖励来看，很明显重复模式如下面的注释图所示：

场景中的 20 个智能体应该学习避免碰撞，但却继续以某种方式停滞在某个策略上，并最终在评估期间显示出完全相同的奖励序列？

这是我配置评估方面的一个特征，还是我应该检查其他东西？如果有人能给我建议或指出正确的方向，我将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

会不会是由于多代理动态，你的政策正在追尾？你有多少政策？他们 competing/collaborating/neutral 是彼此吗？请注意，多智能体训练可能非常不稳定，看到这些波动是很正常的，因为不同的策略得到更新，然后不得不面对不同的“env”-dynamics b/c（env=env+所有其他策略，也作为环境的一部分出现）。

Answer 2

第 1 步：我注意到当我出于某种原因在某个时候停止了运行，然后从 保存的检查点重新启动它恢复后，TensorBoard 上的大多数图（包括奖励）再次以完全相同的方式画出线条，这让它看起来像是重复的序列。

第 2 步：这让我相信我的检查点出了问题。我使用循环比较了检查点中的权重，瞧，它们都一样！没有任何变化！ 所以要么是检查点的 saving/restoring 有问题，经过一番尝试后我发现情况并非如此。所以这只是意味着我的权重没有更新！

第 3 步：我筛选了我的 训练配置 看看是否有什么东西阻止了网络学习，我注意到我已将我的 “多代理”配置选项“policies_to_train”设置为不存在的策略。不幸的是，要么 没有抛出 warning/error，要么抛出但我完全错过了。

解决步骤：通过正确设置多代理“policies_to_train”配置选项，它开始工作了！

使用 RLlib 时，如何防止我在评估运行期间收到的奖励金额重复出现？

How to prevent my reward sum received during evaluation runs repeating in intervals when using RLlib?

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