代码实现double q learning

双Q学习算法是Q学习算法的变种，主要用来解决Q学习算法中的估值过高问题。在双Q学习算法中，我们会使用两个Q表来进行估值，分别为Q1和Q2。

在双Q学习算法中，我们会使用Q1表来预测下一步的最优动作，而使用Q2表来预测终止状态的最优动作。

下面是一个用python实现双Q学习算法的代码示例：

import numpy as np

# 定义参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 探索因子

# 初始化Q1和Q2表
Q1 = np.zeros((state_size, action_size))
Q2 = np.zeros((state_size, action_size))

# 开始学习
for episode in range(max_episodes):
    # 初始化状态
    state = init_state
    while not done:
        # 选择动作
        if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = np.random.choice(action_size)
        else:
            action = np.argmax(Q1[state, :] + Q2[state, :])
        
        # 执行动作并获取下一个状态、回报和终止状态
        next_state, reward, done = env.step(action)
        
        # 选择使用Q1还是Q2进行更新
        if np.random.uniform(0, 1) < 0.5:
            Q1[state, action] = Q1[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q2[next_state, :]) - Q1[state, action])
        else:
            Q2[state, action] = Q2[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q1[next_state, :]) - Q2[state, action])
            
        # 更新状态
        state = next_state

请注意