自监督强化学习（Self-Supervised Reinforcement Learning, SSRL）是一种结合了自监督学习（Self-Supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）的新兴方法。强化学习通常依赖奖励信号，但这种方法在实际场景中常常面临奖励稀疏或任务探索难度高的问题。为了解决这一问题，自监督强化学习借助自监督学习来构建奖励信号或策略学习的指导信号。

Plan2Explore是自监督强化学习中的一项创新算法，旨在解决探索问题，尤其是在没有外部奖励信号或奖励稀疏的情境下，如何让智能体有效探索环境。Plan2Explore通过自监督的方式来提高智能体对环境的探索能力，不依赖外部奖励。

2. Plan2Explore算法核心思想

Plan2Explore基于以下几个关键概念：

世界模型（World Model）：世界模型是通过对环境进行建模来预测环境的未来状态。Plan2Explore利用这种模型来帮助智能体进行规划，从而指导探索。
不确定性估计（Uncertainty Estimation）：Plan2Explore通过估计世界模型的预测不确定性，来引导智能体探索那些它不确定的区域。这种基于不确定性的探索方法可以帮助智能体更快速地学习和探索环境。
自监督目标（Self-Supervised Objective）：Plan2Explore不需要外部奖励，而是依靠模型自身的预测误差来定义探索的驱动力。这意味着智能体的探索完全由世界模型的学习进展所驱动。

2.1 世界模型的建立

在Plan2Explore中，首先会构建一个世界模型，通常是通过**递归神经网络（RNN）或变分自编码器（VAE）**等方法来捕捉环境的动态。世界模型的输入为智能体的历史观测和动作，输出为预测的未来状态。具体步骤如下：

状态编码器：将当前观测转换为一个潜在表示（latent representation），用以捕捉环境的关键信息。
动力学模型：基于当前潜在表示和动作，预测下一个潜在状态。
重建器：根据预测的潜在状态重构出观测值，并与实际观测进行对比，计算重构误差。

通过这种方式，世界模型能够在没有外部奖励的情况下，通过最大化对环境未来状态的准确预测来学习环境的动态。

2.2 不确定性驱动的探索策略

智能体如何在没有外部奖励信号的情况下有效地探索环境呢？Plan2Explore的创新之处在于，它基于模型预测的不确定性来进行探索。

不确定性估计：Plan2Explore通过在世界模型上进行多次采样，计算模型对同一状态-动作对的多次预测结果的方差。这种方差可以作为不确定性的量度。如果模型对某一状态-动作对的预测方差很大，说明模型对该区域的了解不充分，需要进一步探索。

这种方法与传统的基于奖励的探索（例如 ε-贪婪或 UCB）不同，Plan2Explore将探索动机直接与模型的预测不确定性相联系。

公式上，不确定性可以表示为：

$[ \sigma(s, a) = \text{Var}(\hat{s'} | s, a) ]$

其中 $(\hat{s'})$ 是模型对未来状态的预测， $(s)$ 是当前状态， $(a)$ 是动作， $(\text{Var})$ 是方差函数。

2.3 自监督目标：预测误差驱动的学习

Plan2Explore的目标是通过不断改进世界模型的预测能力，来驱动智能体的学习。因此，模型的预测误差可以作为一种探索奖励，帮助智能体自动选择哪些区域应该被探索。

自监督的目标可以定义为最小化模型的预测误差，具体公式为：

$[ L_{explore} = \sum_{t} | o_{t+1} - \hat{o}_{t+1} |^2 ]$

其中 $(o_{t+1})$ 是实际观测， $(\hat{o}_{t+1})$ 是通过世界模型预测的观测，二者的差异即为智能体的自监督学习信号。

3. Plan2Explore算法的工作流程

3.1 数据收集

Plan2Explore在训练开始时，智能体通过随机策略与环境进行交互，收集初始的观测数据。这些数据会被存储在经验回放池中，用于训练世界模型。

3.2 训练世界模型

通过收集到的观测数据，世界模型被训练用来预测环境的未来状态。这包括对观测值、潜在状态和动作之间的动态关系的建模。

3.3 不确定性估计和探索策略

一旦世界模型被训练好，智能体会基于模型的预测不确定性来决定接下来的探索行为。Plan2Explore通过估计当前状态-动作对的预测不确定性来引导智能体探索那些未被充分探索的区域。

3.4 自监督优化

随着探索的进行，Plan2Explore会不断更新世界模型，并利用新采集的数据来改进模型的预测能力。智能体通过最小化预测误差来优化探索策略，并逐步构建出对环境更全面的了解。

[Python] Q-learning实现

下面给出Plan2Explore算法在CartPole环境中的PyTorch实现代码。Plan2Explore是一种自监督强化学习算法，旨在通过生成内在奖励来帮助智能体在稀疏甚至没有外部奖励的情况下探索环境。

实现步骤：

环境设置：使用gym库初始化CartPole环境。
模型学习：训练一个世界模型（潜在动态模型），用于根据当前的潜在状态和动作预测下一个状态。
内在奖励生成：使用模型的预测不确定性作为内在奖励信号。
策略训练：使用生成的内在奖励来训练智能体，使其高效探索。

🔥若是下面代码复现困难或者有问题，欢迎评论区留言；需要以整个项目形式的代码，请在评论区留下您的邮箱📌，以便于及时分享给您（私信难以及时回复）。

参数配置：

"""《Plan2Explore 算法简单示例》
    时间：2024.10
    环境：cartpole
    作者：不去幼儿园
"""
import gym
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np

# 定义超参数
LATENT_DIM = 32
ACTION_DIM = 2
HIDDEN_DIM = 128
LEARNING_RATE = 1e-3
GAMMA = 0.99
BATCH_SIZE = 64
NUM_EPISODES = 500
MAX_STEPS = 200

模型配置：

# 世界模型：潜在动态模型
class WorldModel(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, latent_dim, hidden_dim):
        super(WorldModel, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)
        )
        self.transition = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim + action_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, state_dim)
        )

    def forward(self, state, action):
        # 将状态编码为潜在空间
        latent = self.encoder(state)
        # 确保 action 是二维张量并与 latent 匹配
        action = action.view(1, -1)  # 使 action 变成 [1, action_dim]
        # 拼接 latent 和 action
        latent_action = torch.cat([latent, action], dim=-1)
        # 预测下一个潜在状态
        next_latent = self.transition(latent_action)
        # 将下一个潜在状态解码为预测的下一个状态
        next_state = self.decoder(next_latent)
        return next_state, next_latent


# 智能体策略（简单的MLP网络）
class Policy(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim):
        super(Policy, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, action_dim)
        )

    def forward(self, state):
        return self.fc(state)

算法训练：

# 训练函数
def train_agent(env, world_model, policy, optimizer, num_episodes, max_steps):
    for episode in range(num_episodes):
        state, _ = env.reset()  # 解包reset，忽略不需要的值
        state = np.array(state)  # 确保状态是 NumPy 数组
        total_reward = 0

        for step in range(max_steps):
            state_tensor = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
            # 策略选择动作
            action_prob = policy(state_tensor)
            action = action_prob.argmax().item()

            next_state, reward, done, _, _ = env.step(action)  # 解包step，忽略不需要的值
            next_state = np.array(next_state)  # 确保下一状态也是 NumPy 数组
            next_state_tensor = torch.FloatTensor(next_state).unsqueeze(0)

            # 将 action 转换为二维张量
            action_tensor = torch.zeros((1, ACTION_DIM))
            action_tensor[0, action] = 1  # 使用 one-hot 编码

            # 使用世界模型预测下一个状态
            pred_state, _ = world_model(state_tensor, action_tensor)
            intrinsic_reward = ((pred_state - next_state_tensor) ** 2).mean().item()

            # 将外部奖励与内在奖励结合
            total_reward += reward + intrinsic_reward

            # 更新世界模型
            loss = ((pred_state - next_state_tensor) ** 2).mean()
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

            if done:
                break
            state = next_state

        print(f"第 {episode + 1} 集，总奖励: {total_reward}")


# 设置CartPole环境
env = gym.make('CartPole-v1')
# 初始化模型和优化器
state_dim = env.observation_space.shape[0]
action_dim = env.action_space.n

world_model = WorldModel(state_dim, action_dim, LATENT_DIM, HIDDEN_DIM)
policy = Policy(state_dim, action_dim, HIDDEN_DIM)
optimizer = optim.Adam(list(world_model.parameters()) + list(policy.parameters()), lr=LEARNING_RATE)

# 使用Plan2Explore训练智能体
train_agent(env, world_model, policy, optimizer, NUM_EPISODES, MAX_STEPS)

算法测试：

# 测试策略
def test_policy(env, policy, num_episodes=10):
    for episode in range(num_episodes):
        state, _ = env.reset()
        state = np.array(state)
        total_reward = 0
        for step in range(MAX_STEPS):
            state_tensor = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)
            action_prob = policy(state_tensor)
            action = action_prob.argmax().item()
            state, reward, done, _, _ = env.step(action)
            total_reward += reward
            if done:
                break
        print(f"测试第 {episode + 1} 集，总奖励: {total_reward}")


# 设置测试CartPole环境
env = gym.make('CartPole-v1', render_mode="human")
test_policy(env, policy)