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強化学習アルゴリズム比較プロジェクト

概要

本プロジェクトは、CartPole-v1環境における主要な強化学習アルゴリズム（REINFORCE, DQN, A2C, PPO, DDQN）の実装、学習、および性能比較を行うものです。各アルゴリズムの基本的な動作を理解し、その性能特性を評価することを目的としています。

特徴

  • 複数の強化学習アルゴリズム: REINFORCE, DQN, A2C, PPO, DDQN を実装。
  • CartPole-v1環境: Gymnasiumライブラリを使用したCartPole-v1環境での学習。
  • 学習結果の可視化: 各アルゴリズムの報酬履歴をプロットし、性能を比較。
  • 詳細レポート: 各アルゴリズムの学習過程、DQN/PPOの改善に関する詳細なレポートを docs/cartpole.md に記述。

環境セットアップ

本プロジェクトを実行するには、Python 3.12.8以上が必要です。以下の手順で仮想環境をセットアップし、必要な依存ライブラリをインストールしてください。

# 既存の仮想環境を削除（初回または再構築時）
rm -rf .venv

# 新しい仮想環境を作成
python3 -m venv .venv

# 依存ライブラリをインストール
./.venv/bin/pip install -r requirements.txt

# プロットに必要なライブラリを追加でインストール
./.venv/bin/pip install seaborn matplotlib

実行方法

各アルゴリズムの学習は、main.py スクリプトを通じて実行できます。--algorithm オプションで実行したいアルゴリズムを指定してください。設定ファイルは configs/ ディレクトリにあります。

  • REINFORCEの学習実行:

    ./.venv/bin/python main.py --algorithm REINFORCE

  • DQNの学習実行:

    ./.venv/bin/python main.py --algorithm DQN

  • A2Cの学習実行:

    ./.venv/bin/python main.py --algorithm A2C

  • PPOの学習実行:

    ./.venv/bin/python main.py --algorithm PPO

  • DDQNの学習実行:

    ./.venv/bin/python main.py --algorithm DDQN

結果プロットの生成

全てのアルゴリズムの学習が完了した後、以下のコマンドで報酬の比較プロットを生成できます。

./.venv/bin/python plot_rewards.py

結果の確認

  • 学習ログ: 各アルゴリズムの学習ログは logs/ ディレクトリにCSV形式で保存されます（例: logs/dqn_cartpole_rewards.csv）。
  • 比較プロット: 生成された報酬の比較プロットは logs/all_rewards_comparison.png に保存されます。
  • 詳細レポート: 各アルゴリズムの学習過程、DQN/PPOの改善に関する詳細な考察については、docs/cartpole.md を参照してください。

今後の展望

  • より複雑な環境でのアルゴリズムの評価。
  • ハイパーパラメータ自動探索ツールの導入。
  • その他の強化学習アルゴリズム（例: SAC, DDPG, TD3）の実装と評価。