dqn算法matlab代码

以下是一个简单的DQN（Deep Q-Network）算法的Matlab代码示例：

%% DQN算法示例

% 定义超参数
num_episodes = 5000;  % 迭代次数
max_steps = 200;  % 每个迭代步数
batch_size = 32;  % 批处理大小
gamma = 0.99;  % 折扣因子
epsilon = 1.0;  % 探索因子
epsilon_min = 0.01;  % 最小探索因子
epsilon_decay = 0.995;  % 探索因子衰减率
memory_size = 1000000;  % 经验回放缓存大小

% 创建环境
env = gym.make('CartPole-v0');
state_size = env.observation_space.shape[1];
action_size = env.action_space.n;

% 创建Q网络和目标网络
q_network = create_dqn_network(state_size, action_size);
target_network = create_dqn_network(state_size, action_size);
target_network.set_weights(q_network.get_weights());

% 创建经验回放缓存
replay_buffer = ReplayBuffer(memory_size);

% 训练模型
for ep = 1:num_episodes
    state = env.reset();
    total_reward = 0;
    for step = 1:max_steps
        % 探索或利用
        if rand() <= epsilon
            action = env.action_space.sample();
        else
            action = predict(q_network, state);
        end
        
        % 执行动作并获取下一个状态、奖励和完成标志
        [next_state, reward, done, ~] = env.step(action);
        total_reward = total_reward + reward;
        
        % 将经验加入回放缓存
        replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done);
        
        % 从回放缓存中抽取批数据进行训练
        if replay_buffer.size() > batch_size
            batch = replay_buffer.sample(batch_size);
            train(q_network, target_network, batch, gamma);
        end
        
        % 更新当前状态
        state = next_state;
        
        % 如果任务已经完成，则退出迭代
        if done
            break;
        end
    end
    
    % 更新目标网络
    target_network.set_weights(q_network.get_weights());
    
    % 衰减探索因子
    if epsilon > epsilon_min
        epsilon = epsilon * epsilon_decay;
    end
    
    % 输出每个迭代的结果
    fprintf('Episode: %d, Reward: %d, Epsilon: %f\n', ep, total_reward, epsilon);
end

其中，`create_dqn_network`、`predict`、`train` 和 `ReplayBuffer` 都是自定义函数，分别用于创建DQN网络、进行预测、训练网络和实现经验回放缓存。以上代码仅供参考，具体实现可能因应用场景和具体问题而异。