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dqn算法matlab代码

时间: 2023-08-04 14:02:55 浏览: 177

下面是使用DQN算法解决CartPole问题的MATLAB代码： ```matlab % 首先定义神经网络模型 numStates = 4; numActions = 2; layers = [ ... imageInputLayer([numStates 1 1]) fullyConnectedLayer(10) reluLayer fullyConnectedLayer(numActions) regressionLayer]; % 定义DQN算法的超参数 maxEpisodes = 500; maxSteps = 500; epsilon = 0.1; gamma = 0.95; memorySize = 10000; batchSize = 64; learnRate = 0.001; targetUpdateFrequency = 10; % 创建DQN对象 dqn = rlDQNAgent(layers, ... "Epsilon", epsilon, ... "Gamma", gamma, ... "MemorySize", memorySize, ... "MiniBatchSize", batchSize, ... "LearnRate", learnRate); % 定义CartPole环境 env = rlPredefinedEnv("CartPole-Discrete"); % 训练DQN trainingStats = train(dqn, env, ... "MaxEpisodes", maxEpisodes, ... "MaxStepsPerEpisode", maxSteps, ... "Plots","training-progress", ... "TargetUpdateFrequency", targetUpdateFrequency); % 测试DQN testStats = sim(env, dqn, "MaxSteps", maxSteps); ``` 这段代码定义了一个包含一个输入层、一个全连接层、一个ReLU激活函数、一个输出层和一个回归损失函数的神经网络模型。然后使用这个模型创建了一个DQN对象，并定义了一些超参数，包括最大训练次数、最大步数、贪心策略的epsilon值、折扣因子gamma、经验回放池大小、批量大小、学习率和目标网络更新频率。接下来，使用rlPredefinedEnv函数创建了CartPole环境，并使用train函数训练了DQN。最后，使用sim函数测试了训练好的DQN在CartPole环境上的表现。

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