请给出使用C++实现DQN算法的代码示例

DQN（Deep Q-Network）是一种结合了深度学习和强化学习的算法，用于解决高维状态空间的决策问题。下面是一个使用C++实现DQN算法的基本代码示例。这个示例使用了一个简单的神经网络库，如Tiny-dnn或Eigen等。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include "tiny_dnn/tiny_dnn.h"

using namespace tiny_dnn;
using namespace tiny_dnn::layers;
using namespace tiny_dnn::activation;

// 定义网络结构
network<sequential> create_q_network() {
    network<sequential> net;
    net << fully_connected_layer(4, 16) << relu()
        << fully_connected_layer(16, 16) << relu()
        << fully_connected_layer(16, 2); // 假设有两个动作
    return net;
}

// 选择动作
int select_action(const network<sequential>& q_net, const std::vector<float>& state, float epsilon) {
    std::random_device rd;
    std::mt19937 gen(rd());
    std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);

    if (dis(gen) < epsilon) {
        // 随机选择动作
        return rand() % 2;
    } else {
        // 选择Q值最大的动作
        vec_t input = convert_to_vect(state);
        auto output = q_net.predict(input);
        return argmax(output);
    }
}

// 训练网络
void train_network(network<sequential>& q_net, std::vector<std::tuple<std::vector<float>, int, float, std::vector<float>>>& memory, float learning_rate) {
    adagrad optimizer;
    for (auto& [state, action, reward, next_state] : memory) {
        vec_t x = convert_to_vect(state);
        vec_t y = q_net.predict(x);
        y[action] = reward + 0.99 * max(q_net.predict(convert_to_vect(next_state))); // Q-learning更新规则
        q_net.train<mse>(optimizer, {x}, {y}, 1, learning_rate);
    }
}

int main() {
    auto q_net = create_q_network();
    std::vector<std::tuple<std::vector<float>, int, float, std::vector<float>>> memory;
    float epsilon = 1.0;
    float learning_rate = 0.01;
    int num_episodes = 1000;

    for (int episode = 0; episode < num_episodes; ++episode) {
        std::vector<float> state = {0.0, 0.0, 0.0, 0.0}; // 初始状态
        int done = 0;
        while (!done) {
            int action = select_action(q_net, state, epsilon);
            std::vector<float> next_state = {/* 下一个状态 */};
            float reward = /* 奖励 */;
            done = /* 是否结束 */;
            memory.emplace_back(state, action, reward, next_state);
            state = next_state;
        }
        train_network(q_net, memory, learning_rate);
        epsilon *= 0.995; // 逐渐减少探索率
    }

    return 0;
}

请注意，这个代码只是一个非常基础的框架，实际应用中需要根据具体问题调整网络结构、状态表示、奖励函数等。此外，还需要添加适当的错误处理和优化措施。