并行化强化学习 —— 最终版本 —— 并行reinforce算法的尝试

本文代码地址：

https://gitee.com/devilmaycry812839668/final_-version_-parallelism_-reinforce_-cart-pole

 

结合了前面几个版本的并行化强化学习的设计，给出了最终版本。gym下简单的CarlPole环境作为仿真环境，以reinforce算法作为实例算法，讨论了强化学习在多仿真环境下并行化设计的可行性，并给出了几种个人设计的架构，同时对各架构的性能进行了一定的分析。

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本文是前面几篇 并行化强化学习  系统的终结版，与前面博文内容一样都是探索强化学习中并行化数据生成部分的设计，也就是说仿真环境下的多actoer的设计。

在 i7-9700k CPU上进行测试，mode=0为多进程多环境多actoer的设计：

/home/devilmaycry/anaconda3/envs/tf-14.0/bin/python -u /home/guojun/processes_8/analysis.py
运行时间对比：(单位：秒)
    mode_0/batch_size_1/envs_number_1:     mean:     110.8548       std:      26.2095 共解决任务数: 100
   mode_0/batch_size_1/envs_number_10:     mean:      40.4805       std:      13.6989 共解决任务数: 100
   mode_0/batch_size_1/envs_number_50:     mean:      33.5501       std:      13.4313 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_1/envs_number_100:     mean:      32.2314       std:      13.7917 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_10:     mean:      85.9817       std:      15.7383 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_50:     mean:      50.7907       std:      10.0255 共解决任务数: 100
 mode_0/batch_size_10/envs_number_100:     mean:      46.8095       std:       9.9488 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_50/envs_number_50:     mean:     129.4553       std:      24.8015 共解决任务数: 100
 mode_0/batch_size_50/envs_number_100:     mean:     121.1552       std:      24.2361 共解决任务数: 100
mode_0/batch_size_100/envs_number_100:     mean:     208.7799       std:      33.8209 共解决任务数: 100


训练episodes个数对比：
    mode_0/batch_size_1/envs_number_1:     mean:   23098.9900       std:    3845.4610 共解决任务数: 100
   mode_0/batch_size_1/envs_number_10:     mean:   24354.6500       std:    3633.7029 共解决任务数: 100
   mode_0/batch_size_1/envs_number_50:     mean:   24067.5600       std:    3775.5455 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_1/envs_number_100:     mean:   23560.0300       std:    3527.6414 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_10:     mean:  108013.2000       std:   10650.0248 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_50:     mean:  107977.0000       std:   10925.4044 共解决任务数: 100
 mode_0/batch_size_10/envs_number_100:     mean:  107824.1000       std:   10528.4118 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_50/envs_number_50:     mean:  317360.5000       std:   29690.2015 共解决任务数: 100
 mode_0/batch_size_50/envs_number_100:     mean:  318677.5000       std:   29337.6783 共解决任务数: 100
mode_0/batch_size_100/envs_number_100:     mean:  591602.0000       std:   56874.5162 共解决任务数: 100

可以看到相同batch_size的情况下，需要迭代计算的次数时相当的，这里可以近似的看做是相同的，也就是说batch_size相同的情况下迭代计算的次数是大致相同的。

在所有的设置中当batch_size=1的时候可以取得最快的运算速度。由于测试环境中CPU只有8个核心，单batch_size设置过大时会导致单进程计算时间大幅增加，导致总的计算时间增加。同时我们还可以看到单环境数增加到一定程度后并不能继续的明显加快计算速度，考虑过多的环境数设置会拉大训练数据的分布与当前训练的策略分布间的差距造成不收敛等问题，因此环境数的设置不可过大。

mode=2 与 mode=0 的区别是多了一个syn_number的变量设置，syn_number是指更新策略网络时并不是根据数据生成进程的batch_size个数据来更新，而是使用syn_number*batch_size个数据（episodes数）来进行网络更新。

下面的进程数设置为20， syn_number设置为10。

/home/devilmaycry/anaconda3/envs/tf-14.0/bin/python -u /home/guojun/syn_number_10/analysis.py
运行时间对比：(单位：秒)
    mode_2/batch_size_1/envs_number_1:     mean:     572.9724       std:     216.5407 共解决任务数:  60
   mode_2/batch_size_1/envs_number_10:     mean:     100.5657       std:      20.1504 共解决任务数:  60
   mode_2/batch_size_1/envs_number_50:     mean:      63.2425       std:      11.3395 共解决任务数:  60
  mode_2/batch_size_1/envs_number_100:     mean:      61.7588       std:      11.2458 共解决任务数:  60
  mode_2/batch_size_10/envs_number_10:     mean:     447.1827       std:      54.0549 共解决任务数:  60
  mode_2/batch_size_10/envs_number_50:     mean:     256.4208       std:      40.9562 共解决任务数:  60
 mode_2/batch_size_10/envs_number_100:     mean:     224.5368       std:      32.1574 共解决任务数:  60


训练episodes个数对比：
    mode_2/batch_size_1/envs_number_1:     mean:  110634.1667       std:   12701.9469 共解决任务数:  60
   mode_2/batch_size_1/envs_number_10:     mean:  108515.6667       std:   13535.9810 共解决任务数:  60
   mode_2/batch_size_1/envs_number_50:     mean:  109601.6667       std:   10526.0392 共解决任务数:  60
  mode_2/batch_size_1/envs_number_100:     mean:  113161.0000       std:   10476.2331 共解决任务数:  60
  mode_2/batch_size_10/envs_number_10:     mean:  598626.6667       std:   51433.0499 共解决任务数:  60
  mode_2/batch_size_10/envs_number_50:     mean:  599633.3333       std:   61596.5845 共解决任务数:  60
 mode_2/batch_size_10/envs_number_100:     mean:  584906.6667       std:   51631.8308 共解决任务数:  60

考虑到运算时间过久，每个试验设置只重复了60次。

可以看到mode=0时，batch_size的大小如果等于mode=2时的batch_size*syn_number，那么所需要进行的迭代计算测试是相同的。

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在服务器上同样进行测试（48核心CPU，96线程）

需要说明的是  

 mode_0/batch_size_10/envs_number_100 设置的情况下只进行了12次，其中只有2次没有退化取得了收敛成功解决任务。
其他设置的情况下均进行了100次测试。进程数为100。mode=2时syn_number=10。

@dell:~/CartPole/processes_100$ python analysis.py 
运行时间对比：(单位：秒)
    mode_0/batch_size_1/envs_number_1:     mean:      41.5676       std:      17.0772 共解决任务数: 100
   mode_0/batch_size_1/envs_number_10:     mean:      52.8947       std:      21.5473 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_10:     mean:      27.1356       std:       7.7008 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_50:     mean:      97.3411       std:      45.9895 共解决任务数:  92
 mode_0/batch_size_10/envs_number_100:     mean:      37.2552       std:      13.6073 共解决任务数:   2
  mode_0/batch_size_50/envs_number_50:     mean:      42.3190       std:      14.5006 共解决任务数: 100
 mode_0/batch_size_50/envs_number_100:     mean:      49.6597       std:      24.4256 共解决任务数: 100
mode_0/batch_size_100/envs_number_100:     mean:      80.3257       std:      27.3363 共解决任务数: 100
    mode_2/batch_size_1/envs_number_1:     mean:     145.4394       std:      42.9837 共解决任务数: 100
   mode_2/batch_size_1/envs_number_10:     mean:      55.6879       std:      15.1581 共解决任务数: 100
   mode_2/batch_size_1/envs_number_50:     mean:      55.9464       std:      11.0121 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_1/envs_number_100:     mean:      54.8919       std:      11.3577 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_10/envs_number_10:     mean:     124.2350       std:      24.4815 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_10/envs_number_50:     mean:     132.5511       std:      31.4319 共解决任务数: 100
 mode_2/batch_size_10/envs_number_100:     mean:     112.4246       std:      27.4696 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_50/envs_number_50:     mean:     347.4872       std:      97.2112 共解决任务数: 100
mode_2/batch_size_100/envs_number_100:     mean:     553.0840       std:     133.7190 共解决任务数: 100


训练episodes个数对比：
    mode_0/batch_size_1/envs_number_1:     mean:   19470.9300       std:    4547.3130 共解决任务数: 100
   mode_0/batch_size_1/envs_number_10:     mean:   21345.2800       std:    3092.1525 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_10:     mean:   91189.7000       std:   12853.2599 共解决任务数: 100
  mode_0/batch_size_10/envs_number_50:     mean:  430032.5000       std:  217660.4413 共解决任务数:  92
 mode_0/batch_size_10/envs_number_100:     mean:  142700.0000       std:   26350.0000 共解决任务数:   2
  mode_0/batch_size_50/envs_number_50:     mean:  338171.0000       std:   60333.3864 共解决任务数: 100
 mode_0/batch_size_50/envs_number_100:     mean:  416868.0000       std:  112301.0560 共解决任务数: 100
mode_0/batch_size_100/envs_number_100:     mean:  655517.0000       std:  114255.4367 共解决任务数: 100
    mode_2/batch_size_1/envs_number_1:     mean:  121952.7000       std:   22296.7720 共解决任务数: 100
   mode_2/batch_size_1/envs_number_10:     mean:  113760.5000       std:   13674.6070 共解决任务数: 100
   mode_2/batch_size_1/envs_number_50:     mean:  120268.4000       std:   12937.5188 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_1/envs_number_100:     mean:  120851.2000       std:   21023.7702 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_10/envs_number_10:     mean:  587406.0000       std:   52296.7892 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_10/envs_number_50:     mean:  590872.0000       std:   58802.3504 共解决任务数: 100
 mode_2/batch_size_10/envs_number_100:     mean:  607046.0000       std:   57616.7882 共解决任务数: 100
  mode_2/batch_size_50/envs_number_50:     mean: 2633605.0000       std:  264646.4840 共解决任务数: 100
mode_2/batch_size_100/envs_number_100:     mean: 5172810.0000       std:  520523.4422 共解决任务数: 100

 可以看到进程数为100时对算法性能提升（运算时间的缩短）并没有很明显，同时发现环境数的设置对运行时间（迭代更新次数）影响关系不确定（环境数过大导致训练数据与当前训练策略分布差距过大，训练陷入退化中），不过环境数设置过大对性能没有太多好处，尤其对于mode=0的情况下，batch_size等于环境数envs_number在提升算法性能的同时又能很好的保证算法稳定性，因此对于mode=0的情况下建议使用batch_size=envs_number的设置。

 可以看到，当环境数envs_number远大于batch_size时，mode=2可以很好的避免算法退化，这一点要优于mode=0，不过对于mode=0，我们可以通过减少envs_number与batch_size的大小的差距，也或者使用batch_size=envs_number的设置，同样可以使mode=0得到很好的性能，因此综合考虑，还是建议使用batch_size=envs_number的设置下的mode=0算法。

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