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PPO+ActionMask for Tennis RL

受到b站UP训练网球RL的视频的驱动， 也训练了下自己的RL，这边记录下自己的方案和训练结果。

试过DQN+两阶段训练的方案，但是DQN的收敛速度实在太慢了，没有怎么训练出来🙁。然后就转用ppo算法训练，作为on-policy的算法，收敛速度明显好过于DQN。但是训练过程中总会出现达到最大 episodic-length 的情况，一般情况下两方对打总有实力的落差，在一定steps内总会分出胜负。这显然又是出现了“摆烂”问题🤔， 自己RL在应该开球的时候不“开球”，于是“摆烂”耗到最大 episodic-length🤣。

于是我开始在游戏环境下做研究，因为环境不会显式提供 “开球状态” 等信息，所以需要根据reward和网球规则手动判断是否在开球状态。 基于这个思路，我完成了 tennis-wrapper 的设计，在环境中暴露一个 action_mask 接口，同时也解决了一个小回合结束后的僵直问题😊。在PPO算法中加入mask，对于非法action的 logits 设为负无穷，这样agent就不会选择这个动作了。

python ppo_tennis.py

Cleanrl默认训练总步长为10 millon，可通过 --total-timesteps 参数更改设置；实测 20 - 30 millon 完全收敛。可以使用 tensorboard 观察训练过程，如图：

其中 mean_rewards 边训练边多次评估的平均reward的情况，可以发现无论是 episodic-return 还是 mean_rewards 都是稳步上升的。

python ppo_tennis.py --eval

默认加载的是 models/TennisNoFrameskip-v4__ppo_tennis__1__1658753671/best.pt 这个训练好的模型， 通过 --model-path 更改待评估模型地址，部分评估录像效果展示如下：

首先了解下atari下tennis的规则，同现实网球比赛一样, 一盘比赛的获胜条件如下

一方先胜6局为胜1盘；双方各胜5局时，一方净胜两局为胜1盘。

而每个小局的获胜条件如下：

每胜1球得1分，先胜4分者胜1局。双方各得3分时为“平分”，平分后，净胜两分为胜1局。

其次每个小局过后由球员交替发球

因此tennis-wrapper 需要在重载reset函数时，需要初始化 小局比分，大比分， 发球手 三个信息

class TennisWrapper2(gym.Wrapper):
    def reset(self, **kwargs):
        obs = self.env.reset(**kwargs)
        self.current_score = [0,0] #小比分
        self.score = [0,0] #大比分
        self.server = 0 #发球手, 一开始时为 player0
        return obs

此外在 重载 step 函数时，需要根据reward信息判断一回合结束，当回合结束时需要

• 根据规则更新小比分和大比分
• 如果一小局比赛结束，则需要更换发球手，并在info中显式返回发球手的action_mask
• 小局比赛结束，也需要显式调用 run_reset 处理僵直问题

    def step(self, action):
        #判断action是否illegel
        assert self.action_mask[action], "not a legal action"
        #执行相应的动作
        obs, reward, done, info = self.env.step(action)
        #每回合结束
        if reward != 0:
            run_winner = 0 if reward == 1 else 1
            run_winner = 0 if reward == 1 else 1
            self.current_score[run_winner] += 1
            # 每小局胜利条件
            if self.current_score[run_winner] >= 4 and self.current_score[run_winner] - self.current_score[1-run_winner]>=2:      
                self.current_score = [0,0]
                self.score[run_winner] += 1
                self.server = 1 - self.server #更换发球者
            obs = self.run_reset(obs.copy())
        info["action_mask"] = self.action_mask
        return obs, reward, done, info

在开球状态下哪些动作为非法动作呢 ，这个就需要查询官网了, 各个动作行为解释如下：

含有Fire的Action为合法的开球动作，基于此完成 action_mask 函数

    @property
    def action_mask(self):
        am = np.array([True]*self.action_space.n)
        if self.server == 0 and self.run_length == 0:
            am[[0] + list(range(2,10))] = False
        return am

所谓的僵直问题，则为小局结束后一段时间内；无论传入什么Action，都没有效果，游戏画面也不动。此时我们选择手动传入时间的 action：0也就是 no-op 待僵直问题恢复后，再进行正常的训练。