基于PPO算法的街霸AI训练方案解析

项目概述

本项目实现了一个基于PPO(Proximal Policy Optimization)算法的街霸II游戏AI训练系统。通过深度强化学习技术，让AI能够自动学习并掌握街霸游戏中的格斗技巧，最终达到与人类玩家对抗的水平。

核心技术架构

1. 环境配置

系统使用了Retro游戏模拟器作为训练环境，并进行了以下关键配置：

• 游戏选择："StreetFighterIISpecialChampionEdition-Genesis"
• 初始对战场景："Champion.Level12.RyuVsBison"
• 观测类型：图像(IMAGE)
• 动作空间：经过过滤的限制动作(FILTERED)

env = retro.make(
    game=game, 
    state=state, 
    use_restricted_actions=retro.Actions.FILTERED, 
    obs_type=retro.Observations.IMAGE
)

2. 并行训练优化

为了提高训练效率，系统采用了多环境并行训练策略：

• 创建16个并行环境(NUM_ENV = 16)
• 使用SubprocVecEnv实现真正的并行处理
• 每个环境分配不同的随机种子，增加样本多样性

env = SubprocVecEnv([make_env(game, state="Champion.Level12.RyuVsBison", seed=i) for i in range(NUM_ENV)])

训练策略设计

1. PPO算法参数配置

系统使用了稳定基线3(Stable Baselines3)库中的PPO实现，并进行了精细调参：

model = PPO(
    "CnnPolicy", 
    env,
    device="cuda", 
    verbose=1,
    n_steps=512,
    batch_size=512,
    n_epochs=4,
    gamma=0.94,
    learning_rate=lr_schedule,
    clip_range=clip_range_schedule,
    tensorboard_log="logs"
)

关键参数说明：

• n_steps=512：每次收集512个时间步的经验数据
• batch_size=512：每次更新使用512个样本
• n_epochs=4：每次数据收集后进行4次参数更新
• gamma=0.94：折扣因子，平衡即时和未来奖励

2. 动态学习率调度

系统实现了线性学习率调度策略，随着训练进程逐步降低学习率：

def linear_schedule(initial_value, final_value=0.0):
    def scheduler(progress):
        return final_value + progress * (initial_value - final_value)
    return scheduler

lr_schedule = linear_schedule(2.5e-4, 2.5e-6)

• 初始学习率：2.5e-4
• 最终学习率：2.5e-6
• 这种策略有助于训练后期更稳定地收敛

3. 策略裁剪范围调度

同样采用线性调度策略调整PPO的clip_range参数：

clip_range_schedule = linear_schedule(0.15, 0.025)

• 初始范围：0.15
• 最终范围：0.025
• 逐步缩小策略更新幅度，保证训练稳定性

训练过程管理

1. 检查点保存

系统实现了定期保存模型检查点的功能：

checkpoint_interval = 31250
checkpoint_callback = CheckpointCallback(
    save_freq=checkpoint_interval, 
    save_path=save_dir, 
    name_prefix="ppo_ryu"
)

• 每31250步保存一次模型
• 考虑到16个并行环境，实际总步数为31250×16=500,000步/检查点
• 文件名添加"ppo_ryu"前缀便于识别

2. 日志记录

训练过程中的输出被重定向到文件，便于后期分析：

log_file_path = os.path.join(save_dir, "training_log.txt")
with open(log_file_path, 'w') as log_file:
    sys.stdout = log_file
    model.learn(total_timesteps=int(100000000))

3. 训练规模

系统设置了1亿个时间步的总训练量：

model.learn(total_timesteps=int(100000000))

按照16个并行环境计算，每个环境约625万步，确保充分学习。

模型部署

训练完成后，系统会自动保存最终模型：

model.save(os.path.join(save_dir, "ppo_sf2_ryu_final.zip"))

技术亮点总结

1. 并行训练优化：16个环境并行采集数据，大幅提高样本多样性
2. 动态参数调度：学习率和裁剪范围随训练进度自动调整
3. 稳定训练机制：精心调参的PPO算法确保长期训练稳定性
4. 完整日志系统：训练过程全记录，便于分析和调试

实际应用建议

1. 硬件要求：建议使用配备高性能GPU的工作站进行训练
2. 训练监控：可通过TensorBoard实时监控训练进度
3. 参数调优：可根据实际训练效果调整学习率调度策略
4. 阶段训练：先进行基础训练，再针对特定对手进行微调

这套系统不仅适用于街霸II游戏，其设计思路也可迁移到其他格斗游戏或实时决策场景的AI训练中。