具身系列——比较3种vpg算法方式玩CartPole游戏（强化学习）

文档1方式参考：https://gitee.com/chencib/ailib/blob/master/rl/vpg_baseline_cartpole.py
文档2方式参考：https://gitee.com/chencib/ailib/blob/master/rl/vpg_batchupdate_cartpole.py
文档3方式参考：https://gitee.com/chencib/ailib/blob/master/rl/vpg_standard_cartpole.py

三个文档算法的异同分析及可取之处

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一、共同点

1. 算法基础
   均基于策略梯度方法（Policy Gradient），核心是REINFORCE算法或其改进版本，通过优化策略网络直接输出动作概率分布。

2. 环境处理
   • 均针对CartPole-v1环境，适配不同版本的Gym API（处理terminated和truncated返回值差异）。

   • 状态和动作空间的定义方式一致（如env.observation_space.shape[0]）。

3. 折扣回报计算
   均使用折扣因子（Gamma） 对轨迹的未来奖励进行衰减，计算累积回报。

4. 框架与优化器
   • 使用PyTorch实现神经网络，优化器均为Adam。

   • 策略网络结构均为全连接网络，输出Softmax动作概率。

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二、差异点

特征	文档1（带基线REINFORCE）	文档2（批量REINFORCE）	文档3（标准策略梯度）
基线网络	✅ 使用Critic网络计算基线值，优势值减少方差	❌ 无基线，直接使用折扣回报	❌ 无基线，但回报标准化（减均值/标准差）
更新方式	单episode更新（蒙特卡洛）	批量更新（收集多episode后更新）	单episode更新，结合滑动平均奖励监控
网络结构	简单网络（128隐藏层）	深层网络（4层ReLU）	中等网络（30隐藏层，tanh激活）
回报处理	优势值 = 回报 - 基线值	折扣回报标准化（减均值）	折扣回报标准化（减均值/标准差）
兼容性处理	动态修补NumPy兼容旧版Gym	适配不同Gym版本step返回值	适配新版Gym的reset/step返回值
额外功能	动态渲染测试	训练/测试结果可视化	模型保存/加载、训练时动态开启渲染

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三、各自的可取之处

1. 文档1：带基线的REINFORCE
• 优势值计算

引入Critic网络预测状态价值作为基线，通过优势值=回报-基线减少策略更新的方差，显著提升训练效率。
• 网络分离设计

策略网络（Actor）和基线网络（Critic）分离，结构清晰，便于单独优化。
• 兼容性修复

动态修补np.bool8兼容旧版Gym，避免AttributeError。

2. 文档2：批量更新的REINFORCE
• 批量训练机制

收集多个episode的轨迹后统一更新参数，提升硬件利用率，适合复杂环境。
• 深度网络结构

使用4层ReLU网络，增强状态表征能力，适合高维状态空间。
• 完整可视化

绘制训练/测试奖励曲线，直观展示算法性能，便于调试和分析。

3. 文档3：标准策略梯度
• 回报标准化

对折扣回报进行均值中心化和标准差缩放，避免梯度爆炸/消失，提升稳定性。
• 实用功能完善

支持模型保存/加载、训练时动态渲染控制，适合实际部署和演示。
• 权重初始化

对网络参数显式初始化（正态分布+偏置），加速收敛。

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四、总结与建议
• 选择建议

• 需快速收敛：选文档1（带基线）+ 文档3（回报标准化）。

• 需处理复杂状态：选文档2（深层网络）+ 文档1（基线）。

• 需部署和稳定性：选文档3（模型保存+标准化）。

• 改进方向

结合三者的优点：带基线的网络 + 批量更新 + 回报标准化 + 可视化与模型保存。

附文档1算法执行：

Episode 0, Total Reward: 37.0
Episode 50, Total Reward: 31.0
Episode 100, Total Reward: 29.0
Episode 150, Total Reward: 28.0
Episode 200, Total Reward: 26.0
Episode 250, Total Reward: 70.0
Episode 300, Total Reward: 218.0
Episode 350, Total Reward: 346.0
Episode 400, Total Reward: 202.0
Episode 450, Total Reward: 500.0

附文档2算法执行：

附文档3算法执行：