DQN算法伪代码中文版
时间: 2024-06-07 13:04:03 浏览: 16
DQN(Deep Q-Network)算法是深度强化学习中用于解决离散动作空间问题的经典方法,它的核心是结合了Q-learning的策略和深度神经网络的表示能力。以下是一个简化的DQN算法的伪代码中文版:
```python
# 初始化
state = env.reset() # 获取初始状态
epsilon = 1 # 初始探索率
epsilon_decay = 0.99 # 探索率衰减因子
gamma = 0.95 # 奖励折扣因子
target_network_update_freq = 10 # 更新目标网络频率
memory_size = 10000 # 学习记忆容量
batch_size = 32 # 批量大小
learning_rate = 0.001 # 学习率
# 创建Q网络和目标网络
q_network = DeepQNetwork(state_dim, action_dim)
target_network = DeepQNetwork(state_dim, action_dim)
while True:
# 行动选择(ε-greedy)
if np.random.rand() < epsilon:
action = np.random.choice(action_dim) # 随机行动
else:
action = q_network.predict(state) # 使用Q网络选择最大Q值的行动
# 执行行动并获取反馈
new_state, reward, done, _ = env.step(action)
reward += gamma * q_network.predict(new_state, greedy=True).max() # 使用当前网络预测未来奖励
# 存储经验到记忆池
memory.push(state, action, reward, new_state, done)
# 每步学习
if len(memory) > batch_size:
# 取出训练样本
transitions = memory.sample(batch_size)
states, actions, rewards, new_states, dones = zip(*transitions)
# 训练Q网络
q_network.train(states, actions, rewards, new_states, dones, learning_rate)
# 更新状态和探索率
state = new_state
epsilon *= epsilon_decay
if done or (episode % target_network_update_freq == 0):
target_network.load_weights(q_network.get_weights()) # 定期更新目标网络
# 退出条件
if done:
break
```
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