PPO(強化学習)による水位制御 その１

はじめに

最近、LLMでの強化学習が話題ですよね。たGRPOで大きく躍進したDeepSeek
X(旧Twitter)ではGensisによるPPOロボット制御が話題になり、時代は強化学習を求めている。PPO!PPO!

しかしPPOとは何か。解説記事を読んでもさっぱりわからない。だが時代の流れに乗ってみたい。
ということでPPOを実装してみようと思います。

制御対象

今回はタンクの水位を一定に保つ制御を行ってみようと思います。
蛇口を捻れば水が貯まる。貯まった水は常に排出している。なので一定の水の供給が必要。
そんな想定でいきます。

実装

ということで技術的な解説はスキップして実装してみます。
今回はシンプルにMlpPolicy=多層パーセプトロン（MLP）を選択しました。学習方法はPPOになります。
以下のプログラムは同じフォルダに配置してください。

タンク水位のシミュレータ

まずはタンクのシミュレータがなければ話になりません。
ということで作成しました。
1stepごとにsimulation()を呼び出すことで、タンクの水位をシミュレーションします。

simulator.py

import numpy as np
import random

class Simulator:
    def __init__(self):
        """ シミュレーターの初期化 """
        self.dt = 1  # タイムステップは1秒固定
        self.water_level = 0.0  # 初期水位
        self.Q_in_max = 0.02  # 操作量1.0に対応する最大流入量 (m/秒)
        self.k_leak = 0.00001  # 漏洩係数 (1/秒)
        self.k_outflow = 0.0005  # 放水係数 (1/秒)
        self.min_water_level = 0.0  # 最小水位
        self.max_water_level = 1.0  # 最大水位

    def reset(self):
        """
        シミュレーションの初期化
        ランダムな初期水位とパラメータを設定
        """
        self.water_level = random.uniform(0.0, 0.0)  # 初期水位をランダムに設定
        self.k_leak = random.uniform(0.001, 0.002)  # 漏洩係数をランダムに設定
        self.k_outflow = random.uniform(0.005, 0.015)  # 放水係数をランダムに設定
        self.Q_in_max  = random.uniform(0.01, 0.02)  # 最大流入量
        return self.water_level

    def simulation(self, action):
        """
        シミュレーションを1ステップ実行
        :param action: 操作量 (0.0 ～ 100.0)
        :return: 更新後の水位
        """
        # アクションを有効範囲内にクリップ
        action = np.clip(action, 0.0, 1.0)

        # 操作量に基づく流入量の計算
        Q_in = action * self.Q_in_max  # 流入量 (m/秒)

        # 放水量の計算 (水位に依存)
        Q_out = self.k_outflow * self.water_level  # 放水量 (m/秒)

        # 漏洩量の計算 (水位に依存)
        Q_leak = self.k_leak * self.water_level  # 漏洩量 (m/秒)

        # 水位の更新
        delta_water = (Q_in - Q_out - Q_leak) * self.dt
        new_water_level = self.water_level + delta_water

        # 水位を0と最大水位でクリップ
        new_water_level = np.clip(new_water_level, self.min_water_level, self.max_water_level)

        # 更新された水位を設定
        self.water_level = new_water_level

        return self.water_level

Gym環境の作成

現在はGymではなく、Gymnasiumが良いようです。
（実行するたびに警告がでます）
今回はGym環境で進めます。

報酬定義などもここで決定しています。
報酬は単純に目標水位と現在水位の差としました。

water_level_env.py

# water_level_env.py

import gym
from gym import spaces
import numpy as np
from simulator import Simulator
import random

class WaterLevelEnv(gym.Env):
    """ カスタム環境：水位調整用のGym環境 """
    def __init__(self, desired_level=None):
        super(WaterLevelEnv, self).__init__()
        self.sim = Simulator()

        if desired_level is None:
            self.desired_level_mode="random"
            self.set_target_level() # 目標水位をランダムで取得
        else:
            self.desired_level_mode = "static"
            self.desired_level = desired_level  # 目標水位を設定

        # アクション空間の定義：操作量は0.0～1.0
        self.action_space = spaces.Box(low=np.array([0.0]), high=np.array([1.0]), dtype=np.float32)

        # 観測空間の定義：水位および目標水位
        self.observation_space = spaces.Box(low=np.array([self.sim.min_water_level, 0.0]),
                                            high=np.array([self.sim.max_water_level, self.sim.max_water_level]),
                                            dtype=np.float32)

        self.state = None
        self.dt = self.sim.dt  # タイムステップは1秒固定
        self.max_steps = 300  # 最大ステップ数
        self.current_step = 0
        self.last_action = None  # 最後に実行されたアクションを初期化

    def set_target_level(self):
        # 目標水位をランダムに設定
        self.desired_level = random.uniform(0.1, 0.9)

    def reset(self):
        """ 環境の初期化 """
        self.state = self.sim.reset()  # シミュレーターをリセットし、初期水位を設定
        self.current_step = 0

        if self.desired_level_mode == "random":
            self.set_target_level()

        self.last_action = None  # リセット時にアクションを初期化

        return np.array([self.state, self.desired_level], dtype=np.float32)

    def step(self, action):
        """ 環境のステップ実行 """
        # アクションを有効範囲内にクリップ
        action = np.clip(action, self.action_space.low, self.action_space.high)[0]
        self.last_action = action  # 最後に実行されたアクションを保存

        # シミュレーションを実行して新しい水位を取得
        water_level = self.sim.simulation(action)
        self.state = water_level

        # 報酬の定義：目標水位との差の絶対値の負
        reward = -abs(water_level - self.desired_level)

        # エピソード終了条件の定義
        #今回は指定ステップまで実行で1エピソード終了
        self.current_step += 1
        done = self.current_step >= self.max_steps

        # 追加情報（必要に応じて使用）
        info = {"status":float(self.state)}
        return np.array([self.state, self.desired_level], dtype=np.float32), reward, done, info

    def render(self, mode='human'):
        """ 環境のレンダリング """
        if self.last_action is not None:
            print(f"現在の水位: {self.state:.2f} m (目標: {self.desired_level} m) | 最後の操作量: {self.last_action:.2f}")
        else:
            print(f"現在の水位: {self.state:.2f} m (目標: {self.desired_level} m) | 最後の操作量: なし")

学習

続いて学習です。
こちらのpyを実行することで、学習が開始されます。
total_timesteps=100000 で学習回数を指定しています。10万回であれば数分で終了すると思います。

train.py

# train.py

from water_level_env import WaterLevelEnv
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, VecNormalize

def make_env():
    env = WaterLevelEnv()
    env.is_training = True  # 環境に訓練モードを設定
    return env

if __name__ == "__main__":
    # DummyVecEnvによる環境ラッピング
    env = DummyVecEnv([make_env])
    # 観測値と報酬の正規化
    env = VecNormalize(env, norm_obs=True, norm_reward=True)

    # PPOエージェントの作成
    model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)

    # エージェントの訓練
    model.learn(total_timesteps=100000)

    # モデルの保存（VecNormalizeの統計情報も一緒に保存すると、テスト時に同じ統計で正規化可能）
    model.save("ppo_water_level")
    env.save("vecnormalize_stats.pkl")

    env.close()
    

テスト実行

いよいよPPO強化学習が実行できます。

test.py

from water_level_env import WaterLevelEnv
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.vec_env import DummyVecEnv, VecNormalize
import os

def make_test_env():
    return WaterLevelEnv(desired_level=0.5)

if __name__ == "__main__":
    # DummyVecEnvでテスト環境をラッピング
    test_env = DummyVecEnv([make_test_env])
    # VecNormalizeで観測・報酬の正規化
    test_env = VecNormalize(test_env, training=False, norm_obs=True, norm_reward=True)

    # 学習時に保存したVecNormalizeの統計情報を読み込む
    if os.path.exists("vecnormalize_stats.pkl"):
        test_env = VecNormalize.load("vecnormalize_stats.pkl", test_env)

    # 訓練済みモデルの読み込み
    model = PPO.load("ppo_water_level", env=test_env)

    # テストの実行
    obs = test_env.reset()
    for _ in range(1000):
        action, _states = model.predict(obs, deterministic=True)
        obs, reward, done, info = test_env.step(action)
        # VecEnvの場合、各環境に対してrender()を呼び出すためenv_method()を利用
        test_env.env_method("render")
        if done:
            obs = test_env.reset()

結果

目標0.5mでテストを行いました。
黄色が目標値で、青が水位、赤が操作量です。
ほんと？と驚くほどドンピシャですね。

Tips

• action,水位は0～1.0で正規化した方が良さそうです
• test.pyのdeterministic=False またはdeterministic=Trueの指定で結構結果が変わりました

まとめ

思ったよりもシンプルに実装できました。
CPUなので時間がかかるかなと思っていましたが、爆速（1-2分？）で完了しました。
結果も良好です。
しかし今回の方法では時系列情報は持っていません。
実際の制御対象は少なくとも無駄時間、遅れ時間を持っており、その当該step時間のみの関係性では限界があります。また遊び、外乱、量子化ノイズなど様々な要素が複雑に絡みます。
次回は時系列的な情報を含めたもう少し実用的なPPO制御を探っていこうと思います

それではまた。