生利能源種下2500棵樹苗 力行植生復育與綠化景觀_包裝設計

【民眾網曹景旭/編輯報導】

生利能源今日表示,目前已在屏東枋寮生利案場種下逾2500棵樹苗,此項樹苗種植計畫兼顧創造豐富生態及綠化景觀功能,透過栽種多樣性的植生樹種,使未來的「生利文資綠能園區」具有歷史文化及自然生態展示意義。而生利能源的高規格水保設施,歷經過多次西南氣流考驗,證明可有效減低周遭地區淹水災害發生機率。

《圖說》生利能源已於近日種下2500株樹苗,兼顧創造生態多樣性及綠化景觀功能。

生利能源實踐植生復育 種下2500株不同種類樹苗

生利能源已於近日種下2500株樹苗,因應各區域地理環境、生態豐富以及景觀綠化等考量而選用不同的植生項目,植栽樹種包含相思樹、光臘樹、欒樹與茄冬樹等不同類型樹種,每棵樹苗高度約70-80公分。生利能源代表張淑雯表示,當初屏東枋寮光電案場在規劃時,就採用小於百分之四十的生態友善低密度開,在樹林保育及植生復育上也採用多數保留及積極補償的方式,期望取得綠能發展及生態保育的最佳平衡。而在去年於案場發現石頭營遺跡後,經過近一年的努力,近期也將相關物件提報歷史建築,期望未來的「生利文資綠能園區」能成為兼顧文資、生態及綠能的共存共融典範。

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《圖說》此項樹苗種植計畫因應各區域地理環境、生態豐富以及景觀綠化等考量而選用不同植生項目(此為現場工作人員種植樹苗情形)。

生利能源水保設施完善 面對西南氣流來襲安全無虞
近日屏東枋寮地區進入雨季,西南氣流多次侵襲,甚至為當地帶來單日逾300毫米雨量,生利能源案場水保設施皆正常且有效地運作,場內重要渠道、滯洪池、場外渠道疏濬正常無阻塞,在豪雨侵襲下有效疏導山坡面排水,並無因山坡地開發導致豪雨致災的狀況,案場周遭也並無積水情形。生利能源表示,生利能源不僅積極守護石頭營文資及力行植生復育,案場水保設施規格更高於一般標準,歷經多次豪雨考驗,已證明可有效減低周遭災害發生情形,確保周遭居民免於淹水危害。

《圖說》生利案場水保設施規格高於一般標準,歷經多次豪雨考驗,證明可有效減低周遭災害發生情形。

關於生利文資綠能園區

生利能源屏東枋寮新開村案場是全台第一座與文資生態共存共融的太陽光電廠,目前已向屏東縣文化資產保護所主動提報園區內石頭營日軍二戰軍事遺跡為文化資產,履行實踐守護石頭營的決心。並持續與包括國立屏東大學文化創意產業學系林思玲教授等多位不同領域的專家學者合作,規劃最適合的文化資產保存活化方案。生利能源亦積極投入地方社區回饋與地方溝通,除舉辦說明會及每月兩場的「電廠參觀日」,更進入在地社區舉辦關懷據點活動,陪伴當地逾200位長者。更多相關資訊可同步參閱網站。

來源鏈接:https://www.mypeoplevol.com/Article/3880

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兩個第三代處理器的故事:AMD和英特爾_台中搬家公司

兩個第三代處理器的故事:AMD和英特爾

作者:陶然
編輯:
2021-08-23 10:12
IT168網站 原創 分享

  在AMD與英特爾爭奪全球芯片主導地位的最新篇章中,兩家公司都將第三代x86 CPU瞄準服務器市場。今年早些時候,AMD發布了其EPYC“Milan”芯片,而英特爾則推出了代號為“Ice Lake”的至強可擴展處理器(SP)。

  服務器處理器:x86

  AMD和英特爾為計算機系統製造和銷售一套芯片,而EPYC和至強處理器則專門服務於工作站、服務器和嵌入式系統。這些處理器類似於使用x86微體繫結構的台式機處理器。與台式機芯片不同,服務器處理器包括企業級功能,例如PCIe通道、更大的RAM和緩存內存以及更高的內核數。

  AMD EPYC(霄龍)系列

  AMD在x86市場仍然相對較新,2017年使用其Zen微架構打造並推出了其EPYC系列處理器。第一代AMD EPYC(那不勒斯)包括多達32個內核、64MB的L3緩存、128個PCIe通道和8個DDR4通道。2018年,AMD EPYC的第二次迭代(羅馬)版本將RAM提升至4TB,並支持PCIe 4.0和多達64個內核。Rome的發布改變了遊戲規則。

  2019年10月宣布,代號為Milan的第三代EPYC於2021年3月推出,是AMD當前服務器處理器的標準。第四代熱那亞芯片的公告細節預計在2022年公布。

  英特爾至強可擴展處理器家族

  自1998年以來,至強微處理器系列一直是英特爾的x86微處理器。通過多年開發面向消費者和商業的芯片,英特爾於2015年推出了基於Skylake微架構的第一代至強可擴展處理器。英特爾在提供用於服務器的最新處理器,每次迭代都有四個級別的功能:至強青銅、至強銀、至強黃金、至強白金。

  從青銅級到白金級,功能的區別在於入門級性能和輕任務完成與關鍵任務、虛擬化、實時分析和人工智能功能的對比。

  第三代至強可擴展處理器,稱為Ice Lake,於2019年9月推出,該芯片於2021年4月上市。下一次迭代Tiger Lake於2020年10月宣布,最快可能在今年上市。

  第三代芯片對比:Milan vs Ice Lake

  第三代AMD EPYC:米蘭

  第三代AMD EPYC緊隨業界推崇的Rome模型和Zen+(也稱為 Zen 2)微架構之後。2020年11月,Zen 3的測試显示每核性能創世界紀錄,僅提高了對該最新版本的預期。

  與Rome類似,Milan是7nm,具有64個內核和128個線程,可容納高達4TB的內存容量,並提供128個PCIe通道。Milan在其更新的微架構中打破了羅馬,支持小芯片連接,並導致更多的L3緩存和減少的延遲。總之,AMD EPYC Milan在HPC、虛擬化、雲和企業工作負載的工作負載方面創造了120項新的世界紀錄。

  上一代的改進包括:性能提升19%;峰值功率增加17%。

  第三代英特爾至強可擴展處理器:Ice Lake

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  從2019年發布Cooper Lake開始,英特爾從14nm飛躍,發布了第一款10nm芯片。經過長時間的延遲,英特爾以第三代至強可擴展處理器Ice Lake的形式推出了第二個10nm。英特爾在滿足7nm方面的努力是有據可查的,但這種情況可能很快就會改變。

  Cascade Lake的顯着變化包括20%的IPC提升以及對雲、虛擬化和AI等高級工作負載的改進處理。英特爾加密加速等附加功能可減輕5G基礎設施和SSL Web服務等加密密集型工作負載。英特爾的第三代Xeon-SP憑藉其6TB的內存容量和幾乎兩倍的芯片變體數量在米蘭的比賽中表現最為突出。

  上一代的改進包括:更高的內存容量166%;人工智能性能74%;更高的內存帶寬60%;性能提升46%;更多PCIe通道33%。

  規格比較

  公司比較

  AMD:小兄弟崛起

  成立十多年來,超微設備公司 (AMD) 主要是為其他PC製造商生產計算機芯片的第二來源生產商。在1980年代與英特爾合作–你猜對了–AMD可以在生產用於IBM世界流行PC的微處理器的同時在工作中學習。

  AMD於1990年代初期與Intel分開發布微處理器,隨後在2000年成功生產出第一款1GHz芯片。撇開與Intel的反垄斷鬥爭不談,AMD顯着提升了其在微處理器領域的地位,並在與Intel的競爭中佔得先機。

  除了半導體,AMD還在消費电子領域生產閃存芯片、圖形處理器、主板芯片等。

  英特爾:行業巨頭開始做大

  英特爾是硅集成電路解決方案的早期創新者,在1968年擁有兩名經驗豐富的技術專家和250萬美元的資金。從1981年開始,IBM選擇英特爾作為其CPU製造商,鞏固了英特爾的地位。英特爾於1985年發布了32位芯片,1993年發布了奔騰微處理器,以及英特爾CPU與微軟操作系統的結合,使英特爾家喻戶曉。

  雖然英特爾以其處理器而聞名,但成功和世紀之交帶來了產品供應的擴展。今天,英特爾提供最終用戶外形尺寸、內存芯片、二合一設備、虛擬化服務器軟件等。

  芯片巨頭之爭還在繼續

  AMD和英特爾將在未來幾年繼續引領服務器微處理器行業。隨着明年第4代產品的計劃,很快每個供應商都有機會展示他們的規格。

  在比較2019年和2020年的第四季度業績時,這種轉變值得注意。英特爾從一年前的95.5%到92.9%;而AMD從4.5%上升到7.1%。有了2021年第一季度的結果,AMD的x86處理器剛剛取得了自2006年以來最重要的市場份額。

  憑藉Rome的發力,我們對兩條產品線的分析,並考慮到行業評論,我們相信AMD會贏得更多機會。當然,隨着英特爾的規模和影響力以及他們在Ice Lake處理器產品方面的飛躍,這場戰鬥要結束還需要很多年。

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到花蓮的新北一名確診者是本月3、4、5日三天兩夜在花蓮縣小旅行,足跡則遍及北花蓮,住過花蓮市民宿。

雖然官方發佈了確診者花蓮足跡,過去也未發現確診者足跡有傳染他人案例,不過此次的Delta病毒非同小可,傳染力更强,很難讓花蓮人放心,最好的防範之道,就是減少人流接觸,出門戴口罩,保持高度警戒。(本文作者∕資深媒體人:溫富振)

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遭指控圖利世紀鋼 經濟部回應了_網頁設計公司

【民眾網曹景旭/綜合報導】

有關在野黨民代針對離岸風電國產化審查提出質疑,經濟部說明,充分尊重立委監督職權,但政府審查國產化離岸風電國產化的標準明確且一致,為免社會誤解,經濟部仍須明確說明事實。審查原則很清楚,屬於國產化的項目,只要國內有能力的廠商有生產,就應在國內生產;如果國內沒有產製能力,才能經過審查確認後進口,但後續應提出改善或回饋方案。
經濟部說明,2018年公佈政策後,相關規則跟項目就已經訂定清楚。國產化目標主要是要推動風電開發商、系統商與國內業者合作,透過在地投資、在地採購、在地合作等樣態,帶動國內供應鏈學習成長,讓能源轉型的過程,也能帶動產業轉型。
經濟部強調,委員提到林全能次長率工業局相關同仁上週前往世紀鋼訪廠一事,當日經濟部是強力要求廠商,務必如期如質完成在地組裝銲接生產,落實執行開發商水下基礎在地化的承諾事項,而且也當場強調,如果開發商及國內供應商未落實產業關聯承諾,就會依行政契約罰則辦理。
有關該特定個案的情況,經濟部說明,某風場開發商的62座訂單,前8座由於國內相關公、協會確實有出具無額外產能證明文件,並經開發商於會中說明與國內供應商溝通情形確認,才同意進口8座水下結構基礎,後續仍要補充具體明確的補償或改善方案。至於委員所提世紀鋼將再進口46座水下基礎部分,已明顯不符合經濟部政策方向,將持續查核開發商依照遴選時的承諾事項,落實在地化。
經濟部表示,如果開發商及國內供應商不能落實產業關聯承諾,依行政契約罰則,限期改善之後逾期未改正,就會依照逾期月數,每個月扣履約保證金的3%作為違約金,全部扣減完後,得不以躉購費率,改以迴避成本購電,最重甚至可以解除契約。經濟部不可能允許廠商私自進口,規避產業在地化政策要求。
至於因為疫情影響,引起包括台電示範風場(109.2MW)、海能風場(376MW)、允能一期風場(320MW)的進度延遲,主要是因為風場建置屬新興產業,仍須外籍人員來台協助離岸風電施工,且離岸風電專用船機設備來台不順。在防疫為前提的情況下,經濟部與防疫指揮中心討論後,已規劃因應措施減輕防疫對工程影響,並將嚴格要求業者務必切實遵守防疫規定。
依據本部與開發商簽署之行政契約規定:獲配業者應於獲配併網容量當年度完成至少50%風力機組併聯或100%水下基礎安裝,並於獲配併網容量次年度完成所有風力機組併聯。故110年依約應完成累計容量為933MW,委員所稱應累計完成2.6GW裝置容量恐有誤解。
經濟部將協助受疫情影響相關進度之獲配業者,除了持續追蹤各項推動進度並提供相關協助外,積極追趕各項建置進度。預計今年延誤容量可於111年底前完成,另112年後各風場皆依原訂規劃期程如期完工,預估114年底前離岸風電累計裝置容量可如期達成5,617MW目標。

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《圖說》國民黨立法院黨團26日召開記者會,指控濟部次長圖利世紀鋼

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IBM 2nm突破:對芯片和服務器製造商有哪些影響?_網頁設計公司

IBM 2nm突破:對芯片和服務器製造商有哪些影響?

作者:陶然
編輯:
2021-08-25 09:52
IT168網站 原創 分享

  前不久,IBM公布了世界上第一個2納米晶體管技術的概念驗證。初步預測显示,與當今的7nm處理器相比,這一突破可能使性能提高45%,能耗降低75%。

  雖然2nm技術距離進入設備還有幾年的時間,但IBM的成功可能會惠及大部分芯片行業。雖然AMD和台積電近年來的進步使它們在市場上處於競爭地位,但2nm的實施將把三星、GlobalFoundries和英特爾拉入芯片製造的新十年。

  對於買家來說,競爭加劇和新能力的預測可能意味着處理能力、能源和空間節省的巨大收益。

在IBM Research的奧爾巴尼工廠製造的2納米晶圓。晶圓包含數百個獨立的芯片。

  IBM的最新創新將為整個半導體行業帶來新的特性和功能,並最終為從智能手機到超級計算機的所有購買者帶來新的特性和功能。

  IBM的最新創新:Nanosheets和GAAFET

  從位於紐約的奧爾巴尼納米技術綜合體開始,IBM的半導體開發工作繼續為創新提供渠道。IBM對芯片技術的貢獻不容小覷,從製作第一個7nm和5nm節點技術到單元DRAM和3D芯片堆疊。

  與過去15年的晶體管不同,IBM的2nm設計特別沒有使用FinFET架構。取而代之的是,創新者選擇了世界上第一個超薄納米片堆棧,這些納米片組合在一起產生了一個被稱為GAAFET的柵極。

  對於IBM產品,2nm晶體管將成為其用於服務器處理器的POWER系列和用於大型機的zArchitecture的核心。三星和GlobalFoundries作為預期的製造合作夥伴,最新的芯片設計可能會在2024年推出。

  2nm的特性

  使用IBM的納米片技術,2nm設計將在大約指甲大小的空間中安裝多達500億個晶體管,高於2017年5nm提供的300億個。隨着更多晶體管的裝入,IBM還注入了更多與人工智能、雲計算和安全。

  IBM概述的預期收益包括:手機電池壽命增加4倍;減少數據中心的碳足跡;提高筆記本電腦運行速度;更快的物體檢測。

  對於該公告,IBM研究部高級副總裁兼總監Darío Gil表示:IBM的創新體現在這款新的2nm芯片上,對整個半導體和IT行業都至關重要。它是IBM應對硬技術挑戰方法的產物,並展示了如何通過持續投資和協作研發生態系統方法實現突破。

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  即將推出:POWER10

  該公告發布之際,IBM準備推出POWER10 CPU系列。在7納米外形規格中,最新迭代的能效、工作負載容量和容器密度是POWER9的三倍。其他功能包括:

  內存啟動:支持多PB內存集群和密集型工作負載;

  硬件支持的安全性:其前身AES加密功能的4倍;

  矩陣數學加速器:用於FP32、BFloat16和INT8計算的AI推理速度提高20倍;

  適合混合雲環境,IBM的POWER10與紅帽OpenShift共同優化容器編排。目前,IBM最新芯片的製造屬於行業領先的三星。

  IBM的突破會讓英特爾受益嗎?

  英特爾和IBM的合作關係可以追溯到近40年前,因此IBM的2nm成就對英特爾來說是個好消息。雖然英特爾不是IBM的主要製造商,但一些分析師預測,這項創新將為英特爾提供跳過摩爾定律一代的資源。

  從投資200億美元開發7nm以在2022年發布,英特爾可能會在2024年跳到2nm開發。在那之前幾年,AMD和台積電擁有競爭優勢,英特爾有機會迎接挑戰。

  行業影響和IBM聯合開發聯盟

  GAAFET芯片設計和IBM 2nm的成功實施對行業來說是個大新聞。雖然這個概念並不新鮮,但IBM是第一個讓它發揮作用的公司,其他半導體市場也會適應。

  整個行業可能會取得進展,為了保持競爭力,每個供應商都投入了數十億美元用於研發和資本投資。通過交流和信息共享的窗口,IBM聯合開發聯盟是商業創新如何推動整個行業向前發展的案例研究。從三星和英特爾到AMD、台積電、英偉達等,IBM為許多行業供應商提供支持。

  到2020年代中期,預計2nm將成為主導處理器,我們都使用的操作設備將看到更快的處理速度、更低的能耗和電池壽命的大幅增加。

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朋友是開美容店的,今天去朋友的店裡,朋友給了我一盒cc霜,我也不知道cc霜是干什麼用的,那cc霜的正確使用方法?cc霜是干什麼用的?


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cc霜的正確使用方法

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一般是護膚完后使用。

cc霜屬於一種底妝產品,因此在使用的時候,一定是在護膚步驟弄完后,之後在可以塗抹cc霜,一般建議在妝前乳後面使用就可以了,妝前乳主要其保護肌膚不受底妝產品的傷害,對肌膚具有保護作用。

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cc霜是干什麼用的

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cc霜對於化妝的人群來說,是面部彩妝的一種,cc霜具有提亮暗沉膚色的作用,遮蓋力通常較隔離霜要強,但和bb霜和粉底相比,就會顯得輕薄一些;其次cc霜還添加了紫外吸收劑,具有一定防晒作用。

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cc霜和防晒霜的區別

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主要有以下不同:

成分不一樣

cc霜作為一種底妝產品,成分比較多,可以均勻膚色、保濕肌膚同時具有一定防晒作用;而防晒霜的主要作用就是防晒,其成分較cc霜來說比較單一。

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作用不同

cc霜的主要作用有調節肌膚顏色、提亮;賦予美容效果,包括肌膚的保濕、保護等;其次還可以起到一定防晒效果;而防晒霜的主要作用是阻擋紫外線,起到有效防晒的作用。

適用人群不同

cc霜屬於底妝產品,對於需要進行化妝的人群來說,需要使用cc霜進行調節膚色以及保護肌膚,是底妝不可缺少的一部分;而防晒霜主要作用是防晒,對於長期在室內的人,可以不塗抹防晒霜,但出門的話一定要做好防晒工作。

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cc霜和bb霜的區別

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主要有以下區別:

1、cc霜的遮瑕能力一般低於bb霜,適用於皮膚本身較好的人群。

2、cc霜中的護膚成分比較多,並且比bb霜質地輕薄,更接近於護膚品;而bb霜質地較厚重,用來遮瑕。

3、cc霜可以起到提亮膚色、滋潤肌膚的作用;而bb霜更接近於粉底,具有一定遮瑕功能。

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積分文章來源: 樂哈網

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【早安健康/李宇涵報導】高領白襯衫燙得雪亮,搭配深藍色的牛仔褲,前監察院長王建煊推著坐在輪椅上的妻子蘇法昭,有說有笑地漫步在社區的花園,精神抖擻的模樣難以察覺夫妻倆今年已82歲,也令人羨慕這般年華能如此怡然。其實,容光煥發的背後,他們早已察覺年老後的困境,他們將這份「感同身受」化為動力,創立基金會幫助孤軍奮戰的老人們。

「愛就是在別人的需要上看見自己的責任」

不甩癌症、失智,只願無子一族老有所居

台灣即將於2025年步入超高齡社會,屆時全台65歲以上老人達20%,再加上少子化日益嚴重,即使結婚比例上升,每五對新人就有一對沒有孩子,顯見孤獨老已成為不容忽視的社會現象。

「老年的時候,老伴走了只剩下一個人,再加上病痛纏身,幾乎看不見希望。」王建煊點出老人的哀愁,結褵58年的王建煊與蘇法昭兩人沒有子女,雙雙前後罹患攝護腺癌與輕度阿茲海默症,深知無子老人的無助,即便兩人已高齡80多歲,仍堅持要解決老人的憂愁。

「愛就是在別人的需要上,看見自己的責任。」王建煊夫婦2011年賣掉長年居住的房子,將所得1300萬成立無子西瓜社會福利基金會,幫助沒有孩子的老人老有所居,無憂而終。
(編輯推薦:

無子變有子的自在老後

虛弱的人更要有良好的生活環境,秉持這份理念,王建煊決心打造不同於一般安養院的照護環境,東華書局創辦人卓鑫淼的遺孀深受感動,一口氣捐贈3.8億元讓夢想點石成金,今年3月5日於林口長庚紀念醫院附近動土,預計明年中落成,定名為「鑫淼天使居」。

「無子、獨居、老人」是天使居的主要的照顧族群,只要到這裡生活,不會讓人感到恐懼、孤獨,反而要讓人感到如同天使般的快樂;王建煊希望基金會與老人沒有隔閡,「他們就是我們的爸媽,我們就是他們的兒女,」讓無子變有子,建立緊密關係,是天使居的使命,王建煊說。

人會離開,愛卻能留在世上!深信愛是可以傳染的,王建煊認為愛的循環是天使居存在的真諦。下一頁看更多精彩內容

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找回青春緊緻小臉,電波拉皮施打經驗分享

正宗電波拉皮指的是美國Solta Medical公司所生產的單極無線射頻電
波拉皮機—熱世紀Thermacool。

來源鏈接:https://www.edh.tw/article/28377

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台中景泰電動車行只是一個單純的理由,將來台灣的環境,出門可以自由放心的深呼吸,讓空氣回歸自然的乾淨,減少污染,留給我們下一代有好品質無空污的優質環境

在上一篇博客中,我們詳細的對Q-learning的算法流程進行了介紹。同時我們使用了\(\epsilon-貪婪法\)防止陷入局部最優。

那麼我們可以想一下,最後我們得到的結果是什麼樣的呢?因為我們考慮到了所有的(\(\epsilon-貪婪法\)導致的)情況,因此最終我們將會得到一張如下的Q-Table表。

Q-Table \(a_1\) \(a_2\)
\(s_1\) \(q(s_1,a_1)\) \(q(s_1,a_2)\)
\(s_2\) \(q(s_2,a_1)\) \(q(s_2,a_2)\)
\(s_3\) \(q(s_3,a_1)\) \(q(s_3,a_2)\)

當agent運行到某一個場景\(s\)時,會去查詢已經訓練好的Q-Table,然後從中選擇一個最大的\(q\)對應的action。

訓練內容

這一次,我們將對Flappy-bird遊戲進行訓練。這個遊戲的介紹我就不多說了,可以看一下維基百科的介紹。

遊戲就是控制一隻穿越管道,然後可以獲得分數,對於小鳥來說,他只有兩個動作,跳or不跳,而我們的目標就是使小鳥穿越管道獲得更多的分數。

前置準備

因為我們的目標是來學習“強化學習”的,所以我們不可能說自己去弄一個Flappy-bird(當然自己弄也可以),這裏我們直接使用一個已經寫好的Flappy-bird。

PyGame-Learning-Environment,是一個Python的強化學習環境,簡稱PLE,下面時他Github上面的介紹:

PyGame Learning Environment (PLE) is a learning environment, mimicking the Arcade Learning Environment interface, allowing a quick start to Reinforcement Learning in Python. The goal of PLE is allow practitioners to focus design of models and experiments instead of environment design.

PLE hopes to eventually build an expansive library of games.

然後關於FlappyBird的文檔介紹在這裏,文檔的介紹還是蠻清楚的。安裝步驟如下所示,推薦在Pipenv的環境下安裝,不過你也可以直接clone我的代碼然後然後根據reademe的步驟進行使用。

git clone https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment.git
cd PyGame-Learning-Environment/
pip install -e .

需要的庫如下:

  • pygame
  • numpy
  • pillow

函數說明

在官方文檔有幾個的函數在這裏說下,因為等下我們需要用到。

  • getGameState():獲得遊戲當前的狀態,返回值為一個字典:

    1. player y position.
    2. players velocity.
    3. next pipe distance to player
    4. next pipe top y position
    5. next pipe bottom y position
    6. next next pipe distance to player
    7. next next pipe top y position
    8. next next pipe bottom y position

    部分數據表示如下:

  • reset_game():重新開始遊戲

  • act(action):在遊戲中執行一個動作,參數為動作,返回執行后的分數。

  • game_over():假如遊戲結束,則返回True,否者返回False。

  • getActionSet():獲得遊戲的動作集合。

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我們的窗體大小默認是288*512,其中鳥的速度在-20到10之間(最小速度我並不知道,但是經過觀察,並沒有小於-20的情況,而最大的速度在源代碼裏面已經說明好了為10)

Coding Time

在前面我們說,通過getGameState()函數,我們可以獲得幾個關於環境的數據,在這裏我們選擇如下的數據:

  • next_pipe_dist_to_player:
  • player_y與next_pipe_top_y的差值
  • 的速度

但是我們可以想一想,next_pipe_dist_to_player一共會有多少種的取值:因為窗體大小為288*512,則取值的範圍大約是0~288,也就是說它大約有288個取值,而關於player_y與next_pipe_top_y的差值,則大概有1024個取值。這樣很難讓模型收斂,因此我們將數值進行簡化。其中簡化的思路來自:GitHub

首先我們創建一個Agent類,然後逐漸向裏面添加功能。

class Agent():

    def __init__(self, action_space):
        # 獲得遊戲支持的動作集合
        self.action_set = action_space

        # 創建q-table
        self.q_table = np.zeros((6, 6, 6, 2))

        # 學習率
        self.alpha = 0.7
        # 勵衰減因子
        self.gamma = 0.8
        # 貪婪率
        self.greedy = 0.8

至於為什麼q-table的大小是(6,6,6,2),其中的3個6分別代表next_pipe_dist_to_playerplayer_y與next_pipe_top_y的差值的速度,其中的2代表動作的個數。也就是說,表格中的state一共有$6 \times6 \times 6 $種,表格的大小為\(6 \times6 \times 6 \times 2\)

縮小狀態值的範圍

我們定義一個函數get_state(s),這個函數專門提取遊戲中的狀態,然後返回進行簡化的狀態數據:

    def get_state(self, state):
        """
        提取遊戲state中我們需要的數據
        :param state: 遊戲state
        :return: 返回提取好的數據
        """
        return_state = np.zeros((3,), dtype=int)
        dist_to_pipe_horz = state["next_pipe_dist_to_player"]
        dist_to_pipe_bottom = state["player_y"] - state["next_pipe_top_y"]
        velocity = state['player_vel']
        if velocity < -15:
            velocity_category = 0
        elif velocity < -10:
            velocity_category = 1
        elif velocity < -5:
            velocity_category = 2
        elif velocity < 0:
            velocity_category = 3
        elif velocity < 5:
            velocity_category = 4
        else:
            velocity_category = 5

        if dist_to_pipe_bottom < 8:  # very close or less than 0
            height_category = 0
        elif dist_to_pipe_bottom < 20:  # close
            height_category = 1
        elif dist_to_pipe_bottom < 50:  # not close
            height_category = 2
        elif dist_to_pipe_bottom < 125:  # mid
            height_category = 3
        elif dist_to_pipe_bottom < 250:  # far
            height_category = 4
        else:
            height_category = 5

        # make a distance category
        if dist_to_pipe_horz < 8:  # very close
            dist_category = 0
        elif dist_to_pipe_horz < 20:  # close
            dist_category = 1
        elif dist_to_pipe_horz < 50:  # not close
            dist_category = 2
        elif dist_to_pipe_horz < 125:  # mid
            dist_category = 3
        elif dist_to_pipe_horz < 250:  # far
            dist_category = 4
        else:
            dist_category = 5

        return_state[0] = height_category
        return_state[1] = dist_category
        return_state[2] = velocity_category
        return return_state

更新Q-table

更新的數學公式如下:

\[{\displaystyle Q^{new}(s_{t},a_{t})\leftarrow \underbrace {Q(s_{t},a_{t})} _{\text{舊的值}}+\underbrace {\alpha } _{\text{學習率}}\cdot \overbrace {{\bigg (}\underbrace {\underbrace {r_{t}} _{\text{獎勵}}+\underbrace {\gamma } _{\text{獎勵衰減因子}}\cdot \underbrace {\max _{a}Q(s_{t+1},a)} _{\text{estimate of optimal future value}}} _{\text{new value (temporal difference target)}}-\underbrace {Q(s_{t},a_{t})} _{\text{舊的值}}{\bigg )}} ^{\text{temporal difference}}} \]

下面是更新Q-table的函數代碼:

def update_q_table(self, old_state, current_action, next_state, r):
    """

    :param old_state: 執行動作前的狀態
    :param current_action: 執行的動作
    :param next_state: 執行動作后的狀態
    :param r: 獎勵
    :return:
    """
    next_max_value = np.max(self.q_table[next_state[0], next_state[1], next_state[2]])

    self.q_table[old_state[0], old_state[1], old_state[2], current_action] = (1 - self.alpha) * self.q_table[
        old_state[0], old_state[1], old_state[2], current_action] + self.alpha * (r + next_max_value)

選擇最佳的動作

然後我們就是根據q-table對應的Q值選擇最大的那一個,其中第一個代表(也就是0)跳躍,第2個代表不執行任何操作。

選擇的示意圖如下:

代碼如下所示:

def get_best_action(self, state, greedy=False):
    """
    獲得最佳的動作
    :param state: 狀態
    :是否使用ϵ-貪婪法
    :return: 最佳動作
    """
	
    # 獲得q值
    jump = self.q_table[state[0], state[1], state[2], 0]
    no_jump = self.q_table[state[0], state[1], state[2], 1]
    # 是否執行策略
    if greedy:
        if np.random.rand(1) < self.greedy:
            return np.random.choice([0, 1])
        else:
            if jump > no_jump:
                return 0
            else:
                return 1
    else:
        if jump > no_jump:
            return 0
        else:
            return 1

更新\(\epsilon\)

這個比較簡單,從前面的博客中,我們知道\(\epsilon\)是隨着訓練次數的增加而減少的,有很多種策略可以選擇,這裏乘以\(0.95\)吧。

def update_greedy(self):
    self.greedy *= 0.95

執行動作

在官方文檔中,如果小鳥沒有死亡獎勵為0,越過一個管道,獎勵為1,死亡獎勵為-1,我們稍微的對其進行改變:

def act(self, p, action):
    """
    執行動作
    :param p: 通過p來向遊戲發出動作命令
    :param action: 動作
    :return: 獎勵
    """
    # action_set表示遊戲動作集(119,None),其中119代表跳躍
    r = p.act(self.action_set[action])
    if r == 0:
        r = 1
    if r == 1:
        r = 10
    else:
        r = -1000
    return r

main函數

最後我們就可以執行main函數了。

if __name__ == "__main__":
    # 訓練次數
    episodes = 2000_000000
    # 實例化遊戲對象
    game = FlappyBird()
    # 類似遊戲的一個接口,可以為我們提供一些功能
    p = PLE(game, fps=30, display_screen=False)
    # 初始化
    p.init()
    # 實例化Agent,將動作集傳進去
    agent = Agent(p.getActionSet())
    max_score = 0
	
    for episode in range(episodes):
        # 重置遊戲
        p.reset_game()
        # 獲得狀態
        state = agent.get_state(game.getGameState())
        agent.update_greedy()
        while True:
            # 獲得最佳動作
            action = agent.get_best_action(state)
            # 然後執行動作獲得獎勵
            reward = agent.act(p, action)
            # 獲得執行動作之後的狀態
            next_state = agent.get_state(game.getGameState())
            # 更新q-table
            agent.update_q_table(state, action, next_state, reward)
            # 獲得當前分數
            current_score = p.score()
            state = next_state
            if p.game_over():
                max_score = max(current_score, max_score)
                print('Episodes: %s, Current score: %s, Max score: %s' % (episode, current_score, max_score))
                # 保存q-table
                if current_score > 300:
                    np.save("{}_{}.npy".format(current_score, episode), agent.q_table)
                break

部分的訓練的結果如下:

總結

emm,說實話,我也不知道結果會怎麼樣,因為訓練的時間比較長,我不想放在我的電腦上面跑,然後我就放在樹莓派上面跑,但是樹莓派性能比較低,導致訓練的速度比較慢。但是,我還是覺得我的方法有點問題,get_state()函數中簡化的方法,我感覺不是特別的合理,如果各位有好的看法,可以在評論區留言哦,然後共同學習。

項目地址:https://github.com/xiaohuiduan/flappy-bird-q-learning

參考

  • Use reinforcement learning to train a flappy bird NEVER to die
  • PyGame-Learning-Environment
  • https://github.com/BujuNB/Flappy-Brid-RL

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