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Google DeepMind 开源的强化学习库tf2rl（https://github.com/keiohta/tf2rl）涵盖了几乎所有主流算法。其中off-policy算法主要是使用APEX作为分布式训练的算法和框架支撑。
但是APEX的框架仍然是单机版本的多explorer模式，无法扩展到跨机器的Real Distributed 模式，跨机器的目的是打破单一机器上的资源瓶颈，创造更多的Actor。
强化学习收敛速度的瓶颈主要是Actor产生样本的速率，openai的env里，由于是模拟环境，单actor能达到每秒上百个样本。公司中的项目几乎不可能达到这种速率，所以增加Actor的数量是提高收敛速度的重要手段，那么我们就需要实现跨机器的分布式强化学习。
APEX
APEX的框架结构比较简单，可以套用任何off-policy的算法，涵盖离散动作空间算法DQN (including DDQN, Prior. DQN, Duel. DQN, Distrib. DQN, Noisy DQN)，也包括处理连续动作空间的策略梯度算法，例如DDPG(including TD3, BiResDDPG)，SAC。
框架图：
代码框架图：
从代码框架中可以看出：
1.multiprocessing.Process启动所有角色的节点
2.样本通过multiprocessing的跨进程对象global_rb来修改，因此使用跨进程锁Lock
3.参数同步使用multiprocessing里的Queue通信，每个Actor分配一个独占的Queue
APEX_Distributed
了解了APEX的代码结构后，如何修改就变的简单了，我们只要用分布式系统的常用方法替换掉进程间通信的方式即可。可以使用的中间件，例如消息队列、数据库都可以。
360质量工程部采用的是redis的pubsub订阅消息队列以及数据结构，消息订阅松散式的结构可能会丢失数据（例如订阅早启动问题），但是对于长时间的运行影响很小。
其他分布式训练框架
阿里开源的EasyRL也是一个选择，但是考虑到更新和维护的及时程度，所以没有使用，其主要改进点是实现了基于tensorflow distributed的多Learner学习节点。
并且其中列出了与很多其他开源框架的对比，有兴趣可以参考https://github.com/alibaba/EasyRL
EasyRL的结构图：
2.多Learner的学习节点，提高并行学习的速度。
Real Distributed APEX也可以使用tensorflow的ParameterServerStrategy的模式，实现多Learner的并发学习。
结果预期
本文并没有列出具体的代码，后续可能会公开代码方案（其实并不复杂）
改进框架只是第一步，后续我们会继续探索使用强化学习实现类人的智能测试，期望有兴趣的同学一起加入进来！
