DAS-5341: Métodos Monte Carlo

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1 DAS-5341: Métodos Monte Carlo
Prof. Eduardo Camponogara

2 Método Monte Carlo Vamos considerar métodos para aprender a estimar funções valor e descobrir políticas de controle ótimas Diferentemente dos métodos DP, métodos Monte Carlo (MC) não necessitam de informação completa do ambiente Métodos MC utilizam apenas experiência—sequências de estados, ações e ganhos a partir de interação com o ambiente ou a partir de simulações

3 Método Monte Carlo Aprendizagem a partir de experiência on-line é fascinante no sentido de que esta não requer conhecimento a priori da dinâmica do ambiente, mesmo assim consegue encontrar uma política ótima Aprendizagem a partir de experiência simulada também é poderosa

4 Método Monte Carlo Embora um modelo seja necessário, este necessita gerar apenas exemplos de transições, não sendo necessário distribuições de probabilidades Em várias situações é fácil gerar experiência de acordo com a distribuição desejada, mas muito difícil de se obter a distribuição Métodos MC são meios de se resolver problemas de aprendizagem por reforço, tomando como base médias dos retornos obtidos em sequências

5 Método Monte Carlo Simulador do Ambiente Agente Estado e
Sinais de Reforço Simulador do Ambiente Agente Comandos/Ações

6 Método Monte Carlo No sentido de se garantir que os retornos sejam bem-definidos, define-se métodos MC apenas para tarefas episódicas Assume-se que a experiência é dividida em episódios, que todos os episódios eventualmente terminam, qualquer que seja a sequência de ações Apenas ao final do episódio, as estimativas dos valores e as políticas são modificadas MC é incremental em episódios, não em passos

7 Agenda Próximos Assuntos
A computação de Vp e Qp para uma política fixa p Melhoria de política Iteração generalizada de política

8 Avaliação de Política Monte Carlo
Dado p, desejamos obter um método de aprendizagem para estimar Vp Lembrando que o valor de um estado é o retorno esperado—ganhos futuros, esperados, e cumulativos a partir do estado Um forma óbvia de estimarmos o valor de um estado, então, é simplesmente calcular a média dos retornos observados após visitarmos aquele estado

9 Avaliação de Política Monte Carlo
Trajetória 1, Ganho = 30 Estado Terminal Estado s Ganho = 20 Ganho = 28 Vp(s) = ( )/3 = 26

10 Avaliação de Política Monte Carlo
À medida que trajetórias são produzidas, e ganhos são observados, a média deve convergir para o valor esperado. Esta é a idéia básica de métodos MC Suponha que desejamos estimar Vp(s), o valor de um estado s sob a política p, dado um conjunto de episódios obtidos a partir de p e passando por s Cada ocorrência de s em um episódio é chamada de visita a s Estado Terminal s s Visita a s

11 Avaliação de Política Monte Carlo
Every-visit MC Method: Estima Vp(s) como a média dos retornos que seguem cada visita a s em um episódio First-visit MC Method: Estima Vp(s) como a média dos retornos que seguem a primeira visita a s em um episódio Observações Método MC FV é o mais estudado Ambos os métodos, FV e EV, convergem para Vp(s) à medida que o número de visitas (ou primeiras visitas) tende ao infinito

12 Avaliação de Política Monte Carlo
É fácil de ver que o método MC FV (first visit) converge para o valor esperado Neste caso, cada retorno é uma amostra independente e identicamente distribuída (i.i.d) de Vp(s) A partir da lei dos grandes números, a sequência de médias converge para o valor esperado de Vp(s)

13 Avaliação de Política Monte Carlo
Inicialização p ¬ política a ser avaliada V ¬ função valor-estado arbitrária Return(s) ¬ lista vazia, para todo s ÎS Repita indefinidamente Gere um episódio usando p Para cada estado s que aparece no episódio R ¬ retorno seguindo a primeira ocorrência de s Adicione R à lista Return(s) V(s) ¬ Average(Return(s))

14 Exemplo: Blackjack O objetivo do jogo é obter cartas cuja soma de seus números é o mais próximo de 21, mas sem exceder este valor Todas as cartas com figuras contam como 10 e o Ás pode contar como 1 ou 11 O jogo começa com duas cartas para o jogador e duas para o distribuidor Uma das cartas do distribuidor pode ser vista Se o jogador tem 21, então ele ganha o jogo a menos que o distribuidor também tenha 21, definindo um empate

15 Exemplo: Blackjack O jogador pode pedir uma nova carta (“hit”) até que ele pare (“stick”) ou ultrapasse o valor de 21 (“goes bust”), neste último caso ele perde o jogo O distribuidor segue uma estratégia fixa, sem margem para escolha: Ele pára se a soma for igual ou superior a 17, caso contrário ele pede carta

16 Blackjack: Formulação
Blackjack é naturalmente formulado como um MDP episódico e finito Cada jogo de blackjack é um episódio Os retornos são –1, +1 e 0 (derrota, vitória e empate) Todos os ganhos intermediários do jogo são nulos e assumimos que não há taxa de amortização (g = 1)

17 Blackjack: Formulação
As ações dos jogadores são “hit” e “stick” Assumimos que o estado é dado pela soma dos valores das cartas dos dois jogadores

18 Blackjack: Formulação
Assumimos que o estado é dado pela soma dos valores das cartas dos dois jogadores Assumimos que as cartas são retiradas de um baralho de tamanho infinito, portanto não há vantagem em recordarmos quais cartas foram retiradas do baralho

19 Blackjack: Formulação
Observações: Note que o mesmo estado nunca re-ocorre em um episódio, portanto não há diferença entre os métodos MC first-visit e every-visit Embora tenhamos conhecimento completo do ambiente, seria muito difícil aplicar métodos DP para calcular a função valor

20 Blackjack: Formulação
Embora tenhamos conhecimento completo do ambiente, seria muito difícil aplicar métodos DP para calcular a função valor DP requer a distribuição dos próximos estados Precisamos Ps,s’a e Rs,s’a, que não são fáceis de computar

21 Estimação MC do Valor das Ações
Se um modelo não está disponível (MDP), então é útil estimarmos o valor das ações, Q*(s,a), em vez do valor dos estados, V*(s)

22 Estimação MC do Valor das Ações
Se um modelo não está disponível (MDP), então é útil estimarmos o valor das ações, Q*(s,a), em vez do valor dos estados, V*(s) Quando o modelo é conhecido, os valores dos estados são suficientes: simplesmente “olhamos” um passo a frente e escolhemos a ação que nos leva à melhor combinação de retorno e próximo estado Max å Ps,s’a[Rs,s’a + g V*(s’)] s’ a

23 Estimação MC do Valor das Ações
Sem um modelo, entretanto, o valor do estado sozinho não é suficiente: temos que explicitamente estimar o valor de cada ação, o que nos permitirá sugerir uma política de controle Um dos objetivos principais dos métodos MC é estimar Q*. Para que isto seja feito, vamos inicialmente considerar o problema de avaliar uma política O problema de estimar Qp(s, a), o retorno esperado quando iniciamos no estado s, tomamos a ação a, e seguimos a política p

24 Estimação MC do Valor das Ações
Os métodos MC são essencialmente os mesmos vistos para estimar o valor dos estados A única complicação é que muitos pares estado-ação podem não ser visitados Se p é uma política determinística, então ao seguirmos p observamos retornos apenas de uma ação para cada estado

25 Estimação MC do Valor das Ações
Para que os métodos MC funcionem, necessitamos estimar o valor de todas as ações a partir de cada estado, não apenas aquelas ações favorecidas pela política Este é o problema geral de manter a propriedade de exploração exploração

26 Estimação MC do Valor das Ações
Duas maneiras de garantir a propriedade de exploração Um forma de garantir a exploração continuada é iniciar cada episódio em uma par estado-ação, sendo que cada par tem probabilidade não nula de ser selecionado como inicial Outra forma é considerar apenas políticas estocásticas que associam probabilidade não nula a todas as ações

27 Controle Monte Carlo Agora estamos em uma posição que nos permite considerar como que estimação MC pode ser utilizada no controle, ou seja, na aproximação de uma política ótima Procedemos da mesma forma que em GPI (Generalized Policy Iteration). GPI mantém aproximações para política e aproximações para função valor

28 Controle Monte Carlo Avaliação p Q Melhoria
p ¬ greedy(Q) Q ® Qp Melhoria As duas formas acima de modificação (avaliação & melhoria) trabalham de certa forma uma contra a outra, cada uma criando uma meta para outra, mas juntamente eles fazem com que a política e a função valor-ação se aproximam das ótimas.

29 Controle Monte Carlo Avaliação Q ® Qp p Q p ¬ greedy(V) Melhoria p* Q*

30 Controle Monte Carlo Para avaliação MC, avaliação de política é feita exatamente como anteriormente. No momento, vamos assumir que: Observamos um número infinito de episódios Os episódios são gerados de acordo com a propriedade de exploração de pares estado-ação Para melhoria de política, faz-se a política gulosa com respeito aos valores correntes da função valor

31 Controle Monte Carlo Condições não realísticas
Episódios satisfazem a condição de exploração inicial Avaliação de política pode ser realizada com um número infinito de episódios Algoritmo prático Para obter-se um algoritmo prático, teremos de remover ambos os obstáculos acima

32 Controle MC: Superando Obstáculos
Duas maneiras de contornar a condição de número infinito de episódios: Aproximar Qp em vez computá-la precisamente Interromper o processo de avaliação, antes de se obter convergência, executando melhoria de política Para métodos MC é natural alternarmos entre avaliação de política e melhoria de política de episódio em episódio

33 Controle MC ES (“Exploring Starts”)
Inicialize para todo s Î S, a Î A(s) p(s) ¬ arbitrária Q(s,a) ¬ arbitrária Return(s,a) ¬ lista vazia Repita indefinidamente Gere um episódio usando p e a condição de exploração inicial Para cada par (s,a) que aparece no episódio faça R ¬ retorno seguindo a primeira ocorrência de (s,a) Adicione R à lista Return(s,a) Q(s,a) ¬ Average(Return(s,a)) Para cada s no episódio faça p(s) <- ArgMaxa Q(s,a)

34 Controle MC ES Observação
Monte Carlo ES não pode convergir para uma política subótima Estabilidade é atingida apenas quando a política e a função valor são ambas ótimas

35 Exemplo: Blackjack

36 On-Policy Monte Carlo Podemos evitar a condição indesejável de exploração inicial? A única forma geral de garantir que ações sejam selecionadas infinitamente frequentemente é fazer com que o agente selecione-as continuamente Duas abordagens: On-line methods: avaliam e melhoram a política usada para tomar decisões Off-line methods: há uma política chamada behavior policy (usada para gerar episódios) e outra política, estimation policy, que está sendo avaliada e melhorada

37 On-Policy Monte Carlo Em Monte Carlo OL, a política é geralmente flexível (soft) p(s, a) > 0 para todo s Î S e a Î A(s). Há várias possibilidades de se implementar políticas flexíveis Uma possibilidade é tender gradualmente a política para uma política determinística ótima

38 Controle MC OP (On-Policy MC)
O método a ser apresentado utiliza uma política e-gulosa Quase sempre escolhemos uma ação com máximo retorno estimado, mas com uma probabilidade não nula selecionamos as demais ações aleatoriamente As ações não gulosas recebem probabilidade e/|A(s)| O restante da probabilidade , 1 – e + e/|A(s)|, é dado à ação gulosa

39 Controle MC OP Avaliação p Q Melhoria
p ¬ greedy(Q) Q ® Qp Melhoria A idéia geral do Controle MC OP é a mesma de GPI (Generalized Policy Improvement)

40 Controle MC OP -- Algoritmo
Inicialize para todo s Î S, a Î A(s) p(s) ¬ uma política e-flexível arbitrária Q(s,a) ¬ arbitrária Return(s,a) ¬ lista vazia

41 Controle MC OP -- Algoritmo
Repita indefinidamente Gere um episódio usando p Para cada par (s,a) que aparece no episódio faça R ¬ retorno seguindo a primeira ocorrência de (s,a) Adicione R à lista Return(s,a) Q(s,a) ¬ Average(Return(s,a)) Para cada s que aparece no episódio faça A* <- ArgMaxa Q(s,a) Para todo a Î A(s) p(s,a) ¬ 1 – e + e /|A(s)| se a = a* p(s,a) ¬ e/|A(s)| se a ¹ a*

42 Off-Policy Monte Carlo Control
Uma característica dos métodos on-policy é que eles estimam o valor da política enquanto esta é utilizada para controle Em métodos off-policy, as duas funções acima são separadas A política utilizada para gerar o comportamento (behavior policy) pode ser não relacionada a política que está sendo estimada e melhorada (estimation policy) Uma vantagem desta separação é que a política que está sendo estimada pode ser determinística (e-greedy), enquanto que a política de comportamento seleciona todas as ações

43 Fim Obrigado pela presença!