强化学习dqn路径规划源代码

强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过智能体与环境的交互学习最佳策略的方法。DQN（Deep Q-Network）是一种使用深度神经网络来估计动作值函数的强化学习算法。

对于路径规划问题来说，可以将环境看作是地图，智能体的目标是找到从起始点到目标点的最佳路径。DQN通过不断尝试与环境交互，学习到最佳策略。下面是强化学习DQN路径规划的源代码示例：

1. 初始化神经网络模型、经验回放内存、目标网络等参数。
2. 在每一轮迭代中，根据当前状态从模型中选择一个动作。
3. 执行选择的动作，观察环境的反馈（下一个状态、奖励等）。
4. 将当前的状态、动作、奖励和下一个状态存储到经验回放内存中。
5. 从经验回放内存中随机选择一批样本，用于更新神经网络的参数。
6. 定期更新目标网络的参数，使其与主网络保持一致。
7. 重复步骤2到步骤6，直到达到预定的迭代次数或达到停止条件。
8. 使用训练好的模型来进行路径规划，选择在每个状态下具有最高动作值的动作作为决策。

以上是简要的强化学习DQN路径规划的源代码示例，具体实现还需要结合具体问题进行调整和完善。