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import random
import math
import pandas as pd
import numpy as np
import gym
from gym import spaces
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import time
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.callbacks import BaseCallback
from Heuristiques import *
from utils import *
from EnvSimpy import EnvSimpy
from stable_baselines3.common.callbacks import BaseCallback
class EnvGym(gym.Env) :
def __init__(self, paramSimu: dict, nb_actions: int, state_len: int, state_min: float, state_max: float, hyperparams: dict, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.paramSimu = paramSimu
self.action_space = spaces.Discrete(nb_actions)
self.low = np.array([state_min for _ in range(state_len)], dtype=np.float32)
self.high = np.array([state_max for _ in range(state_len)], dtype=np.float32)
self.observation_space = spaces.Box(low=self.low, high=self.high, dtype=np.float32)
self.simu_counter = 0
self.rewards_moyens = []
self.hyperparams = hyperparams
def _update_observation(self) -> None:
self.state = self.env.getState() #Méthode de la simulation, state normalisé
self.taux_utilisations.append([self.env.now,
self.env.getTauxUtilisationLoader(),
self.env.getTauxUtilisationScierie(),
self.env.getTauxUtilisationSechoirs(),
self.env.getTauxRemplissageCours(),
1 - self.env.getTauxCoursBonEtat()])
def _update_reward(self) -> None:
qte_dans_cours, obj_qte_total, obj_proportion_inf, obj_proportion_sup, _ = self.env.getIndicateursInventaire()
self.inds_inventaires.append([self.env.now, *qte_dans_cours, *obj_qte_total, *obj_proportion_inf, *obj_proportion_sup])
diff_proportion_qte = obj_proportion_inf-obj_qte_total # Si différence positive, on a trop de container de ce type dans la cours
respect_obj_qte_total = -sum(np.sqrt(abs(ecart)) for ecart in diff_proportion_qte if ecart>0) # Punis si les containers de trop dans la cours
outside_prop_range_prenalty = [] # Garder la proportion réelle dans le range de proportion voulu
inside_prop_range_bonus = []
for qte_reelle, obj_prop_inf, obj_prop_sup, obj_qte_total in zip(qte_dans_cours, obj_proportion_inf, obj_proportion_sup, obj_qte_total):
if qte_reelle > obj_prop_sup:
outside_prop_range_prenalty.append(qte_reelle-obj_prop_sup)
elif qte_reelle < obj_prop_inf:
outside_prop_range_prenalty.append(obj_prop_inf-qte_reelle)
else:
inside_prop_range_bonus.append(5)
respect_obj_proportion = -sum(abs(ecart) for ecart in outside_prop_range_prenalty) + sum(inside_prop_range_bonus) # Punis si la proportion sort du range voulu et récompense sinon
self.reward = respect_obj_qte_total + respect_obj_proportion + 0.25*(self.action == gestion_horaire_et_pile(self.env))
def get_avg_reward(self) -> float:
return np.array(self.rewards)[:, 1].mean()
def reset(self, test:bool =False) -> np.array:
self.env = EnvSimpy(self.paramSimu) # Nouvelle simulation simpy
self.done = False
self.info = {}
self.rewards = []
self.inds_inventaires = []
self.taux_utilisations = []
self._update_observation()
self.step_counter = 0
return self.state
def step (self, action, verbose=True) -> tuple:
self.action = action
self.done = self.env.stepSimpy(action)
self._update_reward()
self._update_observation()
self.step_counter += 1
total_steps = self.env.paramSimu["NbStepSimulation"]
if verbose and self.step_counter in [round(0.25*total_steps), round(0.5*total_steps), round(0.75*total_steps)]:
env_name = self.env.paramSimu["RatioSapinEpinette"]
print(f"Environnement : {env_name} | Step : {self.step_counter}/{total_steps} | Reward : {self.reward:.2f}")
if self.done:
self.simu_counter += 1
print(f"Simulation {self.simu_counter} terminée.")
self.rewards_moyens.append(self.get_avg_reward())
print(f"Reward moyen : {self.rewards_moyens[-1]:.2f}")
self.rewards.append([self.env.now, self.reward])
return self.state, self.reward, self.done, self.info
def plot_progression_reward(self) -> None:
# Afficher la progression du reward dans la simulation
df_rewards = pd.DataFrame(self.rewards, columns=["time", "reward"])
plt.plot(df_rewards["time"], df_rewards["reward"], label="reward", color="red")
plt.title("Reward en fonction du Temps")
plt.xlabel("Temps")
plt.ylabel("Reward")
plt.legend()
plt.show()
def plot_inds_inventaires(self) -> None:
# Afficher les indicateurs d'inventaire
nb_type_produit = get_action_space(self.env.paramSimu)
qte_dans_cours = [f"quantite_reelle{x}" for x in range(nb_type_produit)]
obj_qte_total = [f"quantite_voulue{x}" for x in range(nb_type_produit)]
obj_proportion_inf = [f"proportion_voulue_min{x}" for x in range(nb_type_produit)]
obj_proportion_sup = [f"proportion_voulue_max{x}" for x in range(nb_type_produit)]
df_inds_inv = pd.DataFrame(self.inds_inventaires, columns=["time", *qte_dans_cours, *obj_qte_total, *obj_proportion_inf, *obj_proportion_sup])
for i in range(nb_type_produit):
plt.plot(df_inds_inv[f"quantite_reelle{i}"], label="quantitée réelle", color="blue")
plt.plot(df_inds_inv[f"quantite_voulue{i}"], label="quantitée voulue", color="red")
plt.plot(df_inds_inv[f"proportion_voulue_min{i}"], label="proportion voulue min", color="green")
plt.plot(df_inds_inv[f"proportion_voulue_max{i}"], label="proportion voulue max", color="green")
plt.title(f"Chargement de type : {i}")
plt.xlabel("Temps")
plt.ylabel("Nombre de chargements dans la cours")
plt.legend()
plt.show()
def plot_taux_utilisations(self) -> None:
# Afficher les indicateurs de taux d'utilisation
df_taux_utilisation = pd.DataFrame(self.taux_utilisations, columns=["time", "taux_utilisation_loader", "taux_utilisation_scierie",
"taux_utilisation_séchoir", "taux_remplissage_cours", "taux_stock_pourris"])
plt.plot(df_taux_utilisation["time"], df_taux_utilisation["taux_utilisation_loader"], label="taux utilisation loader", color="blue")
plt.plot(df_taux_utilisation["time"], df_taux_utilisation["taux_utilisation_scierie"], label="taux utilisation scierie", color="green")
plt.plot(df_taux_utilisation["time"], df_taux_utilisation["taux_utilisation_séchoir"], label="taux utilisation séchoir", color="red")
plt.plot(df_taux_utilisation["time"], df_taux_utilisation["taux_remplissage_cours"], label="utilisation de la cours au temps t", color="yellow")
plt.plot(df_taux_utilisation["time"], df_taux_utilisation["taux_stock_pourris"], label="taux du stock pourris dans la cours", color="purple")
plt.title("Taux d'utilisation en fonction du temps")
plt.xlabel("Temps")
plt.ylabel("Taux d'utilisation")
plt.legend()
plt.show()
def train_model(self, model: PPO, nb_episode: int, save: bool=False, evaluate_every: int = 20, save_dir: str = "") -> None:
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
for i in range(nb_episode):
model.learn(total_timesteps=self.hyperparams["total_timesteps"], reset_num_timesteps=False)
# if nb_episode % evaluate_every == 0:
# print(f"Indicateurs du modèle après l'épisode : {i}")
# # self.evaluate_model(model)
if save:
model.save(f"{save_dir}/episode{i}_reward_moyen{self.rewards_moyens[-1]:.2f}")
plt.plot(list(range(self.simu_counter)), self.rewards_moyens, label="reward moyen", color="green")
plt.title(f"Reward moyen des {self.simu_counter} épisodes")
plt.show()
return max(self.rewards_moyens)
def evaluate_model(self, model: PPO):
obs = self.reset(test=True)
done = False
while not done:
action, _ = model.predict(obs)
obs, _, done, _ = self.step(action)
self.plot_inds_inventaires()
self.plot_taux_utilisations()
self.plot_progression_reward()
print(f"Moyenne Reward : {self.rewards_moyens[-1]:.2f}")
def solve_w_heuristique(self, heuristique: str = "aleatoire"):
_ = self.reset(test=True)
done = False
while not done:
if heuristique == "pile_la_plus_elevee":
action = pile_la_plus_elevee(self.env)
elif heuristique == "gestion_horaire_et_pile":
action = gestion_horaire_et_pile(self.env)
else:
action = aleatoire(self.env)
obs, _, done, _ = self.step(action)
self.plot_inds_inventaires()
self.plot_taux_utilisations()
return self.rewards_moyens[-1]