rllab项目中的TRPO算法实现：以CartPole平衡问题为例

概述

本文将深入解析rllab强化学习框架中如何使用TRPO(Trust Region Policy Optimization)算法解决经典的CartPole平衡问题。TRPO是一种先进的策略梯度方法，通过限制策略更新的步长来保证训练的稳定性，特别适合连续动作空间的控制问题。

环境设置

代码中使用了CartPoleEnv环境，这是一个经典的强化学习基准测试环境。环境模拟了一个小车上的倒立摆平衡问题：

env = normalize(CartpoleEnv())

normalize函数对原始环境进行了包装，主要实现了：

• 状态观测值的归一化处理
• 奖励信号的标准化
• 动作空间的规范化

这种处理使得不同量纲的特征具有可比性，有利于神经网络的训练。

策略网络设计

策略网络采用高斯多层感知机(GaussianMLPPolicy)：

policy = GaussianMLPPolicy(
    env_spec=env.spec,
    hidden_sizes=(32, 32)
)

关键参数说明：

• env_spec：环境规范，包含状态和动作空间的信息
• hidden_sizes=(32, 32)：定义了两个隐藏层，每层32个神经元

高斯策略意味着网络输出的是动作的概率分布参数(均值和方差)，而不是确定的动作值，这种随机策略有助于探索。

基线函数

baseline = LinearFeatureBaseline(env_spec=env.spec)

基线函数用于减少策略梯度的方差，这里使用的是线性特征基线，它将状态映射为一个标量值，作为状态价值的估计。

TRPO算法配置

algo = TRPO(
    env=env,
    policy=policy,
    baseline=baseline,
    batch_size=4000,
    max_path_length=100,
    n_itr=1000,
    discount=0.99,
    step_size=0.01
)

关键参数解析：

• batch_size=4000：每次迭代使用的样本数
• max_path_length=100：单条轨迹的最大长度
• n_itr=1000：训练迭代次数
• discount=0.99：奖励折扣因子
• step_size=0.01：信任域半径，控制策略更新的最大KL散度

实验运行

run_experiment_lite(
    run_task,
    n_parallel=2,
    snapshot_mode="last",
    seed=1
)

实验运行配置：

• n_parallel=2：使用2个并行worker进行采样
• snapshot_mode="last"：只保存最后一次迭代的模型参数
• seed=1：固定随机种子，保证实验可重复性

TRPO算法核心思想

TRPO算法的核心优势在于其更新策略时考虑了信任域约束，确保新策略与旧策略之间的KL散度不超过预定阈值。这种机制能够：

1. 避免策略更新过大导致的性能崩溃
2. 保证训练过程的单调改进
3. 适应连续动作空间的控制问题

实际应用建议

1. 对于CartPole这类简单问题，可以适当减小网络规模和训练步数
2. 调整step_size参数时需要权衡收敛速度和稳定性
3. 增加n_parallel可以加快数据收集速度，但会消耗更多计算资源
4. 监控训练过程时，可以取消plot=True的注释来可视化学习曲线

通过这个示例，我们可以看到rllab框架如何简洁地实现复杂的强化学习算法，为研究者提供了便捷的实验平台。理解这个示例有助于掌握使用TRPO解决更复杂控制问题的方法。