深層強化学習を用いたテトリスBotの作成の試行

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1. 深層強化学習を用いた テトリスBotの作成の試行 チームメンバー: monica_sor4chi through__TH 2kakerusei
2. 概要 +深層強化学習に基づくモデルを作成し、テトリスをプレイす るエージェントを作成しました。 +開発の過程で得た知見に基づいて環境の修正やネットワーク 構成などを工夫し調査しました。
3. 方針 +テトリスのゲーム環境を作成(Gym(nasium)互換) +学習エージェント作成 +強化学習ベースで実装 +報酬の条件、ハイパーパラメータを変えながら学習を回す +基本的にスコアを多く取得できるように（長生きするように）学習 させる
4. 1. ゲーム環境 +Gym(nasium)にはテトリスの環境があるが、環境を変える際 に拡張できる情報に制約がある +https://gymnasium.farama.org/environments/atari/tetris +独自のCustomGymとしてテトリスを実装した +近代的なテトリスゲームとの相違点 +横入れなし +スピン系の技なし +両端の反発もなし +全てハードドロップでミノを配置する (=学習を高速化させるため)
5. 1.1 テトリス実装 + 右の動画のように可視化される + 標準出力を使ったCLI環境で動く実装 + ゲームスコア内訳 + ミノを配置できれば1点 + 1ライン消すと100点 + 2ライン消すと300点 + 3ライン消すと500点 + 4ライン消すと800点 + ゲームオーバーは-1点 + src/tetris_gym内に実装されている
6. 1.2 テトリス環境 +ゲームボードの状態や、ホールド以外に独自で状態を定義 +src/tetris_gym/tetris/tetris.pyのLine:133-155に記述 +実験によって取ってくる情報を変えている +特徴量エンジニアリングを行い、単純な2次元配列の情報よ りも説明的な変数を観測できるように工夫した
7. 2. 学習エージェントについて
8. 2.1 実装環境について +主に使用したライブラリ +Pytorch (NN構築、GPU環境の適応) +Gymnasium (OpenAI Gymの後継,強化学習用のエミュレート環境) +Numpy (ゲーム実装) +プロジェクト管理・実行環境 +Rye +Ruff
9. 2.2 内部実装について +以下の実装基本的に、src/tetris_project/ai/NN.pyに記述されている +20ゲーム(episodes)づつ学習の結果を表示・モデルを保存する +保存されたモデルを使って、シミュレーションも可能 +学習の途中でも可
10. 2.3 学習手法 +ゲームオーバーするまでに得られるスコアを最大化するよう、 際限なく学習 +深層強化学習の更新方法を用いてTD学習を行い、盤面評価を 学習する。 +行動の決定はε-Greedy法 +実験によってパラメータ変更
11. 2.3 学習手法 +Experience Replayを用いて、ミニバッチ学習を実施 +バッチ時のパラメータは実験によって変えている +後半の実験ではリプレイバッファの取り方を工夫している +実験・結果パートで説明
12. 3 実験・結果
13. 3.1.1 実験１ (初期モデル) 𝜖𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 = 1.0, 𝑑𝑖𝑠𝑐𝑜𝑢𝑡 = 0.9 𝜖𝑚𝑖𝑛 = 0.00001, 𝜖𝑑𝑒𝑐𝑎𝑦 = 0.995, 𝑙𝑟 = 0.001 NN: ・入力: 行動後の状態 ・出力: 場面の評価値 ・Dense(128)→Dense(64) ・活性化関数: ReLU, 出力層はリニア ・全結合 ・loss関数：HuberLoss
14. 3.1.2 結果/考察 + (学習時間: 8時間,平均: 20Line,Episode: 3000) + ラインを消すことには成功していて、学習が進 んでいることがわかるが、ところどころ穴を 作っていて、だんだん上に迫り上がってしまっ ている
15. 3.2.1 実験2 (特徴量と隠れ層を増やす) 𝜖𝑠𝑡𝑎𝑟𝑡 = 1.0, 𝑑𝑖𝑠𝑐𝑜𝑢𝑡 = 1.00 𝜖𝑚𝑖𝑛 = 0.001, 𝜖𝑑𝑒𝑐𝑎𝑦 = 0.995, 𝑙𝑟 = 0.001 NN: ・loss関数: MSE ・中間層(64)→ 中間層(64)→ 中間層(32) ・活性化関数: ReLU, 出力層はリニア ・全結合
16. 3.2.1 実験2 (特徴量と隠れ層を増やす) 特徴量 ( Dellacherie's Algorithm *[1] ) 1. Hole_count 2. Latest_clear_mino_count 3. Row_transitions 4. Column_transitions 5. Bumpiness 6. Eroded_piece_cells 7. Cumulative_well 8. Aggregate_height 9. Abobe_block_suqared_sum
17. 3.2.1 実験2 (特徴量と隠れ層を増やす) 特徴量 ( Dellacherie's Algorithm *[1] ) 1. 上部にブロックがある空マスの総和 2. 直近でラインを消したミノの設置時の高さ 3. 行方向の空マス→ブロック、ブロック→空マスの遷移の数の総和 4. 列方向の空マス→ブロック、ブロック→空マスの遷移の数の総和 5. 隣り合う列の高さの差の総和 6. 直近で消したライン * ライン消しに貢献したミノのブロック数 7. 左右がブロックの空マスが k 連続の時の k の二乗和 8. 各列の高さの総和 9. 各空マスの上部にあるブロックの数の二乗和
18. 3.2.2 結果 + (学習時間: 8時間, 平均: 1000Line, Episode: 5000) + 5000 episodes程度までのLossとRewards + 学習を高速化するために累積報酬が1000を超えたら学習打ち 切りにしている + 安定して1000に到達するまで1500 episodes + その後1000を超えないように積んでいき、最後一気にライン を消すことで + 900 -> 4lines(+800) -> 1700 + のような動きを学習している + ロスは増大しているが、学習はうまくいっているので謎
19. 3.2.3 結果/考察 + 生存時間が長くなって、消せるライン数も増 加したが、下段か上段のどちらかに偏って生 存するようになった。 + 特に下段で生存する右側の動画では、高く積 み上がった瞬間に操作精度が落ちてゲーム オーバーしまうことから、経験学習の偏りが あるのではないかと考えられる。 + Experience Bufferを工夫してサンプルする ことで経験の偏りを緩和できないか。
20. 3.3.1 実験3 (経験の偏りを緩和させる) + 実験２からパラメータ、NNの変更はなし + 追加で、Experience Bufferを設置したミノの位置が 盤面の上半分か下半分かで分け、均等に経験をサン プルするようにコードを修正
21. 3.3.2 結果/考察 + 最初と比べると、下段~中段の穴の数が減り、うまく敷き 詰められているように見える + どちらか一方に寄って、片側に1-2マスほど残している + -> 得点が高いIミノやOミノなどを使った一気に2~4ライ ンを消す操作を期待してこのような行動をしている + -> 人間にも見られるプレイ方法を模倣できている + 上段だけでラインを消去することがほぼなくなっている + 止めなければ、半永久的にプレイし続けられる
22. 4 まとめ +深層強化学習の更新方法を用いてTD学習、人間の動きを模倣 した論理的な行動をするテトリスエージェントが作成できた +Experience Bufferに区分を持たせることで経験の偏りを軽減 し、より性能が向上した +盤面の次元を特徴量で表現することで削減し、学習を高速 化・安定化させることができた
23. 5 展望 +現在、行動後の状態から盤面評価の最大値を取る行動をする ような間接的なDQNを実装している。そのため、状態から直 接Q値を求めるようなDQNモデルも作成して評価したい +Prioritized Experience Replayという今回使ったExperience Bufferを分割する手法の派生があるようなのでそちらを試し たい +今回は学習の高速化と安定化を図るためわざとFEによって盤 面情報の次元数を減らしたが、CNNを用いた盤面を直接 inputするような方針でも学習させたい
24. 参考文献 [1] Isiam, El-Tetris – An Improvement on Pierre Dellacherie’s Algorithm, 2011 June 1