应用DQN解决边缘计算中计算卸载和资源分配问题，如何画出分别在用户设备为10，20，30时的能耗变化折线图，给出基于pytorch的代码

首先，我们需要了解DQN（Deep Q-Network）是一种基于深度学习的强化学习算法，用于解决边缘计算中的计算卸载和资源分配问题。为了画出在不同用户设备数量下的能耗变化折线图，我们需要先训练一个DQN模型，然后使用该模型进行资源分配，并记录每个场景下的能耗数据。最后，我们可以使用matplotlib库绘制折线图。

以下是基于PyTorch的代码示例：

1. 导入所需库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义DQN网络结构：

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 64)
        self.fc3 = nn.Linear(64, output_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

3. 训练DQN模型：

# 初始化参数
input_size = 10  # 输入特征数量，例如任务大小、设备能力等
output_size = 5  # 输出动作数量，例如选择哪个设备进行计算卸载
num_episodes = 1000  # 训练回合数
learning_rate = 0.001
gamma = 0.99  # 折扣因子
epsilon = 1.0  # 探索率
epsilon_decay = 0.995
target_update_freq = 100  # 目标网络更新频率

# 初始化网络和优化器
policy_net = DQN(input_size, output_size)
target_net = DQN(input_size, output_size)
target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict())
optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练过程
for episode in range(num_episodes):
    # 获取当前状态（例如任务队列、设备状态等）
    state = get_current_state()
    done = False

    while not done:
        # 选择动作
        if np.random.rand() < epsilon:
            action = np.random.randint(output_size)
        else:
            with torch.no_grad():
                state_tensor = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
                action = policy_net(state_tensor).argmax().item()

        # 执行动作，观察新状态和奖励
        next_state, reward, done = take_action(action)

        # 更新策略网络
        state_tensor = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
        next_state_tensor = torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)
        reward_tensor = torch.tensor(reward, dtype=torch.float32)

        target_q_values = target_net(next_state_tensor).detach()
        target_q_value = reward_tensor + gamma * target_q_values.max()
        predicted_q_value = policy_net(state_tensor)[action]
        loss = (predicted_q_value - target_q_value).pow(2)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 更新状态
        state = next_state

    # 更新探索率和目标网络
    if episode % target_update_freq == 0:
        target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict())
    epsilon *= epsilon_decay

4. 使用训练好的DQN模型进行资源分配，并记录能耗数据：

def simulate_resource_allocation(devices):
    energy_consumptions = []
    for device in devices: