基于DeepLearning4j框架, 根据已有的三位坐标点组成的路径训练Deep Q-Network (DQN)模型, 然后给出起止点的坐标,自动生成路径点坐标

好的，这是一个关于路径规划的问题。您可以使用深度强化学习中的 Deep Q-Network (DQN) 模型来解决这个问题。DQN 是一种基于 Q 学习的深度学习模型，可用于解决强化学习问题。它可以学习到在给定状态下，每个动作的 Q 值（即预期回报），然后选择具有最高 Q 值的动作。

您可以使用已有的三个坐标点来训练 DQN 模型，将其作为输入状态，并将起点和终点坐标作为目标状态。在训练过程中，模型将尝试最小化实际回报与预测回报之间的差异。一旦模型训练完成，您可以将起点和终点的坐标作为输入状态，然后使用模型预测下一个最佳坐标点，直到到达终点。

需要注意的是，路径规划是一个复杂的问题，需要综合考虑许多因素，例如地形、交通状况等。因此，训练好的 DQN 模型可能无法完全准确地预测最佳路径。