扩写降重 首先初始化攻击机和诱饵机的位置，并初始化神经网络和经验库

好的，针对你所提到的任务，我来进行扩写降重。

首先，我们需要初始化攻击机和诱饵机的位置。可以使用以下代码：

# 初始化攻击机和诱饵机位置
attacker_pos = [0, 0]  # 攻击机初始位置为坐标原点
bait_pos = [10, 10]  # 诱饵机初始位置为坐标(10, 10)

接着，我们需要初始化神经网络和经验库。这里我们可以使用深度强化学习中常用的DQN算法，具体实现可以参考以下代码：

# 初始化神经网络和经验库
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from collections import deque
import random

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        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  # 探索因子
        self.epsilon_min = 0.01  # 最小探索因子
        self.epsilon_decay = 0.995  # 探索因子衰减率
        self.learning_rate = 0.001  # 学习率
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        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 remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma *
                          np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

# 测试一下DQNAgent
state_size = 2  # 状态空间维度为2
action_size = 4  # 动作空间维度为4（上下左右）
agent = DQNAgent(state_size, action_size)

以上代码中，我们定义了一个DQNAgent类，用于实现DQN算法。其中，`_build_model`方法用于构建神经网络模型，`remember`方法用于保存经验，`act`方法用于选择动作，`replay`方法用于执行经验回放。接下来，我们可以使用该类来实现对攻击机和诱饵机的控制。

至此，我们完成了扩写降重任务中的初始化部分代码，并通过DQN算法搭建了一个简单的神经网络模型。接下来，我们可以进一步完善代码，实现对攻击机和诱饵机的控制。