Hiperparâmetros no Q-Learning

Ainda considerando o exemplo a implementação do TaxiDriver, responda as perguntas abaixo.

Para responder as questões abaixo utilize as implementações do TaxiDriverGym.py e o arquivo QLearning.py que você implementou na atividade anterior.

Manipulando $\alpha$ e $\gamma$

• Se $\alpha$ for um valor muito próximo de zero? Explique o comportamento encontrado.

• Se $\gamma$ for zero? Explique o comportamento encontrado.

Para fundamentar a sua resposta, use os plots gerados na pasta results depois do treinamento.

Considerando uma escolha de ação sempre aletatória

O que acontece se a escolha das ações em cada estado for sempre aleatória? Ou seja, se a função select_action ao invés de ser definida como abaixo:

def select_action(self, state):
    rv = random.uniform(0, 1)
    if rv < self.epsilon:
        return self.env.action_space.sample() # Explore action space
    return np.argmax(self.q_table[state]) # Exploit learned values

É definida assim:

def select_action(self, state):
    return self.env.action_space.sample() # Explore action space

Qual o comportamento do agente? Novamente: use os plots gerados na pasta results depois do treinamento para fundamentar a sua resposta.

Considerando um agente que nunca explora novas ações

O que acontece se a escolha das ações em cada estado for sempre buscando a melhor ação? Ou seja:

def select_action(self, state):
    return np.argmax(self.q_table[state]) # Exploit learned values

Sumarizando os resultados através de imagens

Como podemos sumarizar os diferentes resultados através de imagens?

Neste momento, você já deve ter percebido que uma ferramenta muito útil para visualizar e sumarizar o aprendizado do agente são gráficos que mostram a evolução de alguma métrica ao longo dos diversos episódios.

• Quais foram as métricas utilizadas no caso do TaxiDriver?

• Quais foram os hiperparâmetros utilizados?

• O aprendizado dos agentes implementados para este caso convergem rapidamente?

• O desempenho do agente se mantem ao longo dos episódios?

Atividade

Você deve entregar um arquivo README.md que responde as seguintes perguntas:

• Qual é o impacto de $\alpha$? Faça um gráfico com a curva de aprendizado do agente fixando $\gamma$ e variando $\alpha$. A sugestão é utilizar três (3) valores para $\alpha$: um próximo de zero, um intermediário e um próximo de um (1). Utilize um único gráfico com as três curvas de aprendizado.

• Qual é o impacto de $\gamma$ no aprendizado do agente no ambiente TaxiDriver? Faça um gráfico com a curva de aprendizado do agente fixando $\alpha$ e variando $\gamma$. A sugestão é utilizar três (3) valores para $\gamma$: um próximo de zero, um intermediário e um próximo de um (1). Utilize um único gráfico com as três curvas de aprendizado.

• Qual é o impacto da forma como a ação é escolhida durante o treinamento? Faça um gráfico com a curva de aprendizado do agente usando três curvas: (i) onde o agente apenas explora o ambiente, ou seja, seleciona de forma aleatória todas as ações durante o treinamento; (ii) onde o agente apenas se utiliza do seu conhecimento sobre o ambiente, ou seja, na maioria das vezes faz o explotation ao invés do exploration. Para este caso, crie uma função de escolha da ação onde o agente tem probabilidade de 90% para escolher uma ação de acordo com a q-table e os outros 10% são aleatórios; (iii) onde o agente faz uso de uma função de exploration and explotation com um decaimento do $ϵ$.

Apresente os 3 gráficos no arquivo de README.md. Submeta este arquivo no repositório do projeto junto com os outros artefatos (scripts, dados e figuras). Este projeto é em grupo com até 3 pessoas e deve ser submetido neste link: https://classroom.github.com/a/4rdGfqhx.

Exemplo de gráfico

Um exemplo de imagem ¹ que sumariza dados ou apresenta resultados de experimentos é apresentada abaixo:

Todas as informações relevantes para entender o resultado do treinamento precisam estar auto-contidas na imagem e na legenda da imagem.

Outro exemplo de gráfico muito bem feito é apresentado abaixo ²:

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1. Este gráfico foi feito pela Letícia, aluna de Engenharia da Computação, durante a disciplina eletiva de Reinforcement Learning. ↩

2. Stefano V. Albrecht, Filippos Christianos, and Lukas Schäfer. Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches. MIT Press, 2024. ↩