DQN算法的局限以及DDQN解决的问题
时间: 2024-01-25 12:16:30 浏览: 36
DQN算法的局限主要在于其对于高度相关的状态和行为的处理能力较弱,容易出现过度估计(overestimation)和低估计(underestimation)的情况,导致训练不稳定或收敛缓慢。此外,DQN算法也容易陷入局部最优解。
DDQN(Double DQN)算法是对DQN算法的改进,通过使用两个神经网络来解决DQN算法中的过度估计问题。具体地,DDQN算法使用一个神经网络来选择动作,另一个神经网络用来计算该动作的值,从而减少过度估计的情况。DDQN算法还可以通过使用经验回放和目标网络来进一步提高性能,使得训练更加稳定和收敛更快。
相关问题
dqn算法python代码解决np问题
D (Deep Q-Network) 是一种使用深度神经网络来实现智能体控制的强化学习算法。下面是一个简单的 DQN 的 Python 代码示例,用来解决一个 np 问题(可能是指 NumPy 库):
```python
import random
import gym
import numpy as np
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
# 定义 DQN Agent 类
class DQNAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
# 初始化参数
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95 # 折扣因子
self.epsilon = 1.0 # 探索率
self.epsilon_min = 0.01
self.epsilon_decay = 0.995
self.learning_rate = 0.001
self.model = self._build_model()
def _build_model(self):
# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
model.add(Dense(24, activation='relu'))
model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
return model
def act(self, state):
# 根据当前状态选择动作
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(self.action_size)
act_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(act_values = target
self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
# 定义环境和智能体
env = gym.make('CartPole-v1')
state_size = env.observation_space.shape<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [DQN的Python代码](https://blog.csdn.net/weixin_35756892/article/details/129523906)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python实现DQN代码](https://blog.csdn.net/bajiaoyu517/article/details/129063353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
DQN算法解决无人机轨迹优化问题的数学描述
DQN(Deep Q-Network)算法可以用于解决无人机轨迹优化问题。数学描述如下:
首先,我们定义无人机的状态为 $s_t$,其中 $t$ 表示时间步。状态可以包括无人机的位置、速度、姿态等信息。我们定义无人机的行为为 $a_t$,即在时间步 $t$ 时无人机采取的行动,例如改变速度、方向等。我们定义无人机在执行行为 $a_t$ 后获得的奖励为 $r_t$。
无人机轨迹优化问题的目标是找到最优的轨迹,使得无人机能够在规定时间内到达目标位置,并且在到达目标位置时具有最小的能量消耗。因此,我们需要定义一个代价函数 $J$,用于衡量无人机的能量消耗和时间消耗。代价函数可以表示为:
$$J=\int_{t_0}^{t_f} L(s_t,a_t) dt$$
其中 $t_0$ 表示起始时间,$t_f$ 表示终止时间,$L$ 表示无人机在状态 $s_t$ 采取行动 $a_t$ 时的局部代价。$L$ 的具体形式可以根据实际问题进行定义。
为了求解无人机轨迹优化问题,我们可以使用 Q-learning 算法。具体来说,我们可以使用 DQN 算法,通过构建深度神经网络来实现 Q 函数的近似。Q 函数表示在状态 $s_t$ 采取行动 $a_t$ 后,可以获得的长期奖励的期望值。我们可以使用 Q 函数来指导无人机的决策。在每个时间步 $t$,无人机根据当前状态 $s_t$ 选择一个行动 $a_t$,并执行该行动。执行行动后,无人机会得到一个奖励 $r_t$,并转移到新的状态 $s_{t+1}$。我们可以使用 DQN 算法来更新 Q 函数,使得 Q 函数能够更好地指导无人机的决策,从而实现无人机轨迹的优化。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![py](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)