DQN算法中参数设置

在DQN算法中，有一些重要的参数需要设置。以下是一些常见的参数和建议的设置：

1. ε-greedy策略参数：
- ε：探索概率，即以ε的概率选择随机动作。建议初始设为较大值（如0.9），并逐渐减小。
- ε_decay：ε的衰减率，控制ε的减小速度。可以设置为一个较小的值，例如0.99。

2. 训练参数：
- 学习率（learning rate）：控制权重更新的步长。一般情况下，可以设置为0.001或更小。
- 训练轮数（epochs）：控制模型训练的轮数，一般情况下，可以设置为1000或更多。
- 记忆回放缓冲区大小（replay buffer size）：用于存储和回放经验样本的缓冲区大小。建议设置为足够大以存储足够多的经验样本。

3. 神经网络参数：
- 隐藏层大小（hidden layer size）：DQN使用一个深度神经网络作为Q函数的近似。隐藏层大小可以根据问题的复杂程度进行调整。
- 批次大小（batch size）：每次更新网络权重所使用的样本数量。建议设置为32或64。

这些参数设置仅供参考，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整。此外，还有一些其他的参数，如折扣因子、目标网络更新频率等，也需要根据具体情况进行设置。