使用DQN实现倒立摆代码
时间: 2024-10-08 14:04:35 浏览: 38
Deep Q-Network (DQN) 是一种基于强化学习的算法,常用于解决连续动作空间的问题,比如控制游戏中的角色或机器人系统。在实现倒立摆(如CartPole-v0环境)的代码中,DQN会通过观察环境的状态,选择下一步的动作来调整摆的方向,目标是让摆保持竖直而不倒下。
以下是使用Python和Keras库实现DQN的基本步骤:
1. **导入所需库**:
```python
import gym
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
```
2. **创建并配置环境**:
```python
env = gym.make('CartPole-v0')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n
```
3. **构建Q网络模型**:
```python
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=state_size, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(action_size, activation='linear')) # 输出层,每个动作对应一个值
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))
```
4. **探索与利用策略**(通常采用ε-greedy策略):
```python
epsilon = 1.0 # 初始探索概率
epsilon_decay = 0.995 # 每次迭代后的探索率衰减
min_epsilon = 0.01
```
5. **训练循环**:
- 获取当前状态
- 根据ε-greedy选取行动
- 执行行动、观察新状态和奖励
- 记录经验(<state, action, reward, new_state>)
- 使用经验和DQN更新Q值
- 跟踪并降低探索率
6. **实现`update_model()`函数(包含经验回放和双线性逼近等核心DQN技术)**
7. **运行游戏并训练模型**
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