DQN python

时间: 2023-10-17 16:35:10 浏览: 46
DQN (Deep Q-Network) is a reinforcement learning algorithm commonly used for solving control problems. It uses a neural network to approximate the Q-function, which represents the expected future reward for taking a particular action in a given state. To implement DQN in Python, you can use libraries like TensorFlow or PyTorch. Here's a basic outline of how you could structure your code: 1. Import the necessary libraries: ```python import numpy as np import random from collections import deque from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam ``` 2. Define the DQN agent class: ```python 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 # discount rate self.epsilon = 1.0 # exploration rate self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.001 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) else: return np.argmax(self.model.predict(state)[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 ``` 3. Create an instance of the DQNAgent and train it: ```python state_size = ... action_size = ... agent = DQNAgent(state_size, action_size) # Training loop for episode in range(num_episodes): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, state_size]) done = False total_reward = 0 while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) agent.remember(state, action, reward, next_state, done) state = next_state total_reward += reward agent.replay(batch_size) # Print episode statistics or perform other actions if needed # Exploration-exploitation trade-off if episode % 10 == 0: agent.epsilon *= 0.9 ``` This is a basic implementation of the DQN algorithm in Python. You may need to modify it based on your specific problem and environment. Remember to define your own state and action spaces and update the code accordingly.

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