deepmind工程师（让你的火柴人动起来）
deepmind工程师（让你的火柴人动起来）一个连续的马尔可夫决策过程（MDP）由状态集S、动作A、动态（转换）函数f(s a)、观察函数o(s a)和一个标量奖励函数r(s a)构成。强化学习模拟物理运动很容易会出现不稳定和分歧等情况，这主要是因为它的时间步长是离散的，容易导致错误引入。较小的时间步长虽然更稳定，但也意味着单位模拟时间的计算更多，所以时间步长的选择要在稳定性和计算速度之间折衷。更重要的是，强化学习智能体喜欢“钻漏洞”，十分擅长寻找并利用这些不稳定性。写出比计划更简单或更复杂的任务是容易的，但它们也许没有解决方案，或强化学习得出了很离谱的结论，比如“作弊”。为了防止这些情况发生，基于雅达利游戏的街机游戏学习环境ALE已经被广泛测试了长达10年。然而，人们至今还是无法解决连续控制问题，所以我们必须采取不同的方法。为了解决这两大挑战，我们针对所有类型的任务运行了各种各样的学习智能体，并对每个任务的设计进行了迭代，直
编者按：今天，DeepMind发表了一篇名为DeepMind Control Suite的论文，并在gitHub上发布了控制套件dm_control——一套由MuJoCo物理引擎驱动的Python强化学习环境。以下是部分论文的翻译，文末附软件包安装入门教程。
DeepMind控制套件由一系列结构标准、奖励（reward）可解释的连续控制任务组成，它旨在为强化学习智能体提供一个表现基准。这些任务用Python编写，并由MuJoCo物理引擎驱动，为开发者使用和修改提供了便利。
简介学会控制物理世界是通用智能（AGI，强人工智能）的一个组成部分，或者说是一个先决条件。事实上，数百万年来灵长类动物拥有通用智能的唯一已知例子就是用它来操纵这个世界。
物理控制（physical control）任务有许多共性，因此它们有必要被作为一个独特的类别——行为问题。不同于棋类游戏、语言或其他象征性的领域，物理控制本质上是连续的，无论是时间上还是行动上。它们的运动受二阶运动方程影响，也就是基础状态由类似于位置、速度等变量构成，而类似加速度的变量则引发了状态改变。在这个过程中，感觉信号（观察）通常是带有意义的物理单位，并在相应时间范围内会不断发生变化。
模拟物理运动很容易会出现不稳定和分歧等情况，这主要是因为它的时间步长是离散的，容易导致错误引入。较小的时间步长虽然更稳定，但也意味着单位模拟时间的计算更多，所以时间步长的选择要在稳定性和计算速度之间折衷。更重要的是，强化学习智能体喜欢“钻漏洞”，十分擅长寻找并利用这些不稳定性。
写出比计划更简单或更复杂的任务是容易的，但它们也许没有解决方案，或强化学习得出了很离谱的结论，比如“作弊”。为了防止这些情况发生，基于雅达利游戏的街机游戏学习环境ALE已经被广泛测试了长达10年。然而，人们至今还是无法解决连续控制问题，所以我们必须采取不同的方法。
为了解决这两大挑战，我们针对所有类型的任务运行了各种各样的学习智能体，并对每个任务的设计进行了迭代，直到我们确信其中的物理运动是稳定的、没有漏洞的，并且每个任务都至少能由一个智能体来完成。我们把能解决任务的智能体归类到benchmarking集中，而没能解决任务的智能体则被归类到任务的extra集中。
强化学习
一个连续的马尔可夫决策过程（MDP）由状态集S、动作A、动态（转换）函数f(s a)、观察函数o(s a)和一个标量奖励函数r(s a)构成。
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状态（state）：状态s是实数S ≡ Rdim(S)的向量，它比实数增加了一个表示空间方向的单位四元数（unit quaternion），这个四元数∈ SU(2)。通过begin_episode()，状态s会在一些子集：S0 ⊆ S中被初始化。为了防止得出“生硬”的结论，S0会保持变化。
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动作（action）：除了物理模型LQR（见下文“域和任务”），其他模型动作向量的区间为：a ∈ A ≡ [−1 1]dim(A)。
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动态（dynamics）：当状态按照连续的常微分方程s˙ = fc(s a)进行概念演化时，实际上时间积分是离散的，它们有一些固定的、有限的时间步长：st h = f(st at)。观察（observation）：函数o(s a)描述的是学习智能体的观察结果。只要没有point-mass:hard，所有任务的状态都可根据一个单一的观察值更新。依赖当前状态（位置、速度）的观察特征实际是当前状态的函数。而依赖控件（如触觉传感器读数）的观察特征则是前一次转换的函数。观察依靠Python的OrderedDict实现。
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奖励（reward）：在控制套件中，除了LQR，其他模型的奖励区间为：r(s a) ∈ [0 1]。有些任务的奖励是稀疏的，这时r(s a) ∈ {0 1}。这个架构由函数tolerance()推进（下图），由于tolerance()生成的数都在区间内，所以无论是求平均值还是相乘，它们都会继续保留这个属性。
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终止与折算（termination & discount）：控制问题可被分类为有限时域、first-exit和无限时域3种（Bertsekas，1995）。我们的控制套件任务没有状态和时间限制，因此属于无限时域。理论上来说，我们的目标值就是连续时间的无限平均：limT→∞ T−1∫0Tr(st at)dt。但事实上，我们的智能体都用了discount公式∫0∞e−t/τr(st at)dt。当τ → ∞（即γ → 1）时，用discount公式和求无限平均值得到的结果是相同的。
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评估（evaluation）：虽然我们希望智能体能无限优化结果，但是这在实际操作中难以衡量。作为替代，我们将时间步长固定在1000，再加上当智能体状态接近目标状态时，奖励函数r ≈ 1，所以反映观察结果的学习曲线在y轴上的区间都是[0 1000]。
如果x在区间内，函数tolerance(x bounds=(lower upper))返回1，反之为0；如果给出了margin参数，那输出会逐渐平稳下降，取值为margin范围内的value_at_margin。它支持几种激活函数：上图中的为3种无限时域激活函数，它们的value_at_margin必须为正；下图中是3种有限时域激活函数，它们的value_at_margin=0。
MuJoCo物理引擎
MuJoCo物理引擎是一种快速、坐标精确、支持连续时间的物理引擎。和其他流行引擎相比，它体积小，功能全面，可以扩展计算密集型技术，因此可以被应用到复杂的动力系统中，深受机器人学习和强化学习研究人员欢迎。
域和任务一个域指的是一个物理模型，而一个任务指的是一个具有特定MDP结构的实例。例如，控制Cart-pole模型进行swingup（摆动）和balance（平衡）的主要区别在于杆子方向的初始化方式（向上/向下）。在一些情况下，如当系统随机生成一个模型时，它在不同任务中也许有不同的物理属性。
在我们的控制套件中，任务被按照预定义的标签整理成组。其中，用于充当表现基准的任务被分类在BENCHMARKING组中，而其他任务则因为过于复杂，或者不符合标准，被分类在EXTRA组中。我们可以在ALL_TASKS组中访问这些任务。下面是一些域的简介，它们都由3个整数构成，分别代表状态、控制和观察空间的维度。
Pendulum (2 1 3)：经典的倒立摆。如果要使杆子达到图中状态，那我们的目标是将杆子从自然下垂的静止状态提升到该位置，并要经历几次摇摆和平衡，这时执行器的力矩约为所需力矩的1/6。这在套件里被称为swingup任务，它有一些简单的稀疏奖励：如杆子和垂直方向的夹角在30°以内，奖励1；反之，0。
Acrobot (4 1 6)：欠驱动双摆。通过向第二关节施加扭矩，我们的目标是让它摆动同时保持平衡。尽管维度低，但这不是一个简单的控制问题。图中使用的物理模型来自Coulom，而不是早期模型。同样的，利用swingup或swingup_sparse，我们可以为这个物理过程提供平滑的、稀疏的奖励。
Cart-pole (4 1 5)：通过向底座施加力来让杆子摆动或保持平衡。图中物理模型来自1983年Barto等人的论文。我们的套件为它提供了4个基准任务：当使用swingup和swingup_sparse时，杆子垂直向下；当使用balance和balance_sparse时，杆子保持直立。
Cart-k-pole (2k 2 1 3k 2)：这是Cart-pole物理模型的衍生品，我们的套件支持增加杆子数量进行物理模拟。但现在它只支持两种非基准的任务，分别是two_poles和three_poles。
Ball in cup (8 2 8)：这是一个平面任务，上方的杯状物体需要在当前平面内进行位移来摆动底部连接的球，同时争取让球落入杯中。这个物理模型需要用到catch任务，它只有一个稀疏奖励：当球在杯子中时，奖励为1；否则为0。
Point-mass (4 2 4)：在一个平面内，如果黄点和目标点（红点）重合，奖励为1。在我们的套件里，如果用easy任务，那我们只需对应两点的坐标位置；如果用hard任务，那么由于目标到轴的增益矩阵是完全随机的，所以简单智能体无法解决这个问题，它就不在benchmarking组里。
Reacher (4 2 7)：这是一个简单的平面双连杆机械臂，它的触碰位置（黄点）是随机的。这个模型的奖励只有一个，就是黄点与目标红点重合。如果使用easy，你会发现它能比hard更快找到红点。
Hopper (14 4 15)：这是一个单足跳跃者，它的初始位置是随机的。在stand任务里，它的奖励是躯干高度达到最低；而在hop任务里，它的奖励是躯干高度和前进速度。
Walker (18 6 24)：这是一个由Lillicrap等人改良的平面步行者。在stand任务里，它的奖励是直立的躯干和躯干高度；而在walk和run任务中，它的奖励包括一个令人振奋的前进速度。
Swimmer (2k 4 k−1 4k 1)：这个平面多轴“游泳者”基于Coulom等人的模型设计，并使用了MuJoCo的high Reynolds流体阻力模型。当“游泳者”的头部处于目标红球中，奖励为1；当“游泳者”逐渐远离红球，奖励平稳减少，且符合柯西分布。控制套件提供了15轴、6轴两种基准任务。
LQR (2n m 2n)：n个质点，由m ≤ n根杆子驱动，我们要做的是让这个各关节线性串联的模型前进。它的奖励是位置和控制的平方。针对这个模型，我们从MuJoCo中提取分析转移和控制增益矩阵，并用Riccati迭代在lqr_solver.py中计算最优策略和值函数。由于它的控制和奖励是无限的，所以LQR这个模型并没有包含在benchmarking中。
以上只是部分模型，更多内容，请查询原文。由于论文之后的内容是相关工具、API的介绍，具体可以参看GitHub的技术报告。
README.mdDeepMind控制套件和控制包dm_control包含以下工具：
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一套由MuJoCo物理引擎驱动的Python强化学习环境，可看suite子目录；
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可用于MuJoCo物理引擎的Python库。
完整指令，请看论文或技术报告。
安装和要求
按照以下步骤安装dm_control：
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从MuJoCo网站的下载页面下载MuJoCo Pro 1.50 。必须先安装MuJoCo Pro dm_control，因为dm_control安装脚本会ctypes 根据MuJoCo的头文件生成Python 绑定。默认情况下，dm_control假设MuJoCo Zip压缩文件被提取为~/.mujoco/mjpro150。
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dm_control通过运行pip install git git://github.com/deepmind/dm_control.git （PyPI包即将推出）或复制存储库并运行来安装Python软件包。 pip install /path/to/dm_control/ 在安装时，dm_control从步骤1中查找MuJoCo头文件~/.mujoco/mjpro150/include，但是可以使用headers-dir命令行参数来配置该路径 。
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为dm_control运行时所需的MuJoCo安装许可证密钥。更多详细信息，请参阅MuJoCo许可证密钥页面。默认情况下，dm_control查找MuJoCo许可证密钥文件 ~/.mujoco/mjkey.txt。
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如果许可证密钥（例如mjkey.txt）或MuJoCo Pro（例如libmujoco150.so或libmujoco150.dylib）提供的共享库安装在非默认路径中，则分别使用MJKEY_PATH和 MJLIB_PATH环境变量指定它们的位置。
macOS、自制软件用户须知
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如果你使用的是Homebrew安装的Python解释器（而不是系统默认安装的），那么用pip，上面的步骤同样适用。
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要运行OpenGL，你需要运行brew install glfw，从Homebrew下载glfw软件包。
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在运行之前，DYLD_LIBRARY_PATH需要使用GLFW库的路径来更新环境变量。这可以通过运行export DYLD_LIBRARY_PATH=$(brew –prefix)/lib:$DYLD_LIBRARY_PATH来完成 。
控制套件快速入门
from dm_control import suite # 加载一个任务 env = suite.load(domain_name="cartpole" task_name="swingup") # 遍历一个任务集： for domain_name task_name in suite.BENCHMARKING: env = suite.load(domain_name task_name) # 进行迭代，输出奖励、discount和观察结果。 action_spec = env.action_spec() time_step = env.reset() while not time_step.last(): action = np.random.uniform(action_spec.minimum action_spec.maximum size=action_spec.shape) time_step = env.step(action) print(time_step.reward time_step.discount time_step.observation)
