搜索全网，使用dueling-dqn实现carpole-v1使得回报收敛并且更稳定的最佳参数是什么请为我列举出来

Dueling DQN（双网络Q学习）是一种改进的深度Q学习算法，它通过将价值函数和优势函数分开计算来优化策略。在OpenAI Gym的CartPole-v1环境中，要实现回报收敛并提高稳定性，通常会调整以下几个关键参数：

1. **学习率** (Learning Rate)：初始值可能设置为0.0001到0.001之间，较小的学习率有助于模型更稳定地收敛。

2. **折扣因子** (γ, Discount Factor)：通常取0.95，用于奖励的未来价值折现，保持对长期奖励的关注。

3. **记忆体容量** (Experience Replay Buffer Size)：可以设为100,000至500,000，足够大的内存可以帮助算法更快地学习稳定策略。

4. **批次大小** (Batch Size)：一般选择32或64，每次从经验池中随机采样一小批样本更新模型。

5. **训练步数** (Episode or Training Iterations)：每轮环境交互后可能训练几百次或几千次，直到收敛。

6. **目标网络更新频率** (Target Network Update Frequency)：如每10,000步或每个episode结束后更新一次，防止过早过拟合。

7. **Epsilon-greedy策略** 或 **Exploration Policy** 的参数衰减：开始时探索性强（比如ε=1），随着训练进行逐渐降低 ε(如线性衰减到0.01或更低)。

请注意，最优参数会因具体实现和硬件资源而略有变化，建议在实际训练过程中进行网格搜索或者使用自动超参数调优工具进行试验。以下是参考的一个可能参数范围示例：

{
    "learning_rate": 0.0001,
    "discount_factor": 0.95,
    "buffer_size": 100000,
    "batch_size": 64,
    "target_network_update_freq": 10000,
    "epsilon_start": 1.0,
    "epsilon_end": 0.01,
    "epsilon_decay_steps": 1000000,
    "episodes_before_train": 1000
}