DQN的经验回放怎么用代码实现

DQN（Deep Q-Network）的经验回放通常在PyTorch或TensorFlow这样的深度学习框架中实现。这里简单介绍一下基本步骤：

1. 初始化缓冲区：创建一个空列表或者固定大小的数组（如`deque`在Python的collections模块中），用于存储<state, action, reward, next_state>四元组。

import collections
experience_replay = collections.deque(maxlen=buffer_size)

2. 每次环境交互后，保存经验：每当智能体执行一个动作，观察到回报并获得下一个状态，就将这个经历添加到缓冲区。

transition = (current_state, action, reward, next_state)
experience_replay.append(transition)

3. 更新时从缓冲区随机采样：在训练阶段，从缓冲区随机选取一批经验作为mini-batch。例如：

if len(experience_replay) > batch_size:
    mini_batch = random.sample(experience_replay, batch_size)
else:
    mini_batch = experience_replay

# 使用batch进行Q-learning更新
states, actions, rewards, next_states = zip(*mini_batch)

4. 训练网络：使用`states`, `actions`, `rewards`, `next_states`这四个变量更新DQN的网络，比如计算目标值和Q值，然后反向传播优化。

target_q_values = model(next_states, target_model).max(dim=1)[0] * gamma + rewards
current_q_values = model(states, current_model)[range(batch_size), actions]
loss = F.smooth_l1_loss(target_q_values, current_q_values)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()