深度强化学习DQN代码
时间: 2024-10-08 11:23:18 浏览: 11
深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 中的 Deep Q-Networks (DQN) 是一种经典的算法,它结合了深度神经网络 (Deep Neural Networks) 和强化学习的思想。DQN通常用于解决连续动作空间的问题,比如Atari游戏。
DQN的基本流程包括以下几个步骤:
1. **状态观察**:智能体观察环境提供的当前状态。
2. **Q值预测**:通过一个卷积神经网络 (CNN) 将状态映射到一个Q值分布,这是由目标网络计算的。
3. **选择行动**:基于该Q值分布,使用ε-greedy策略选择一个行动,即随机探索和最大化预期回报之间的权衡。
4. **执行行动并获取反馈**:智能体执行选定的行动,获得新的状态以及奖励。
5. **经验回放**:将最近的经验存储在经验池中,以便后续的学习过程。
6. **目标网络更新**:定期更新目标网络的目标Q值,通常采用双线性逼近技巧,保证训练的稳定性和收敛性。
7. **优化模型**:使用梯度下降或其他优化算法调整主网络的权重,使其更接近于目标网络。
以下是简化版的Python伪代码示例:
```python
import torch
class DQN(nn.Module):
def __init__(self, state_size, action_size):
super(DQN, self).__init__()
# ... 定义网络结构 ...
def forward(self, x):
# ... 进行前向传播 ...
def optimize_model():
sample_batch = replay_buffer.sample(batch_size)
states, actions, rewards, next_states, dones = sample_batch
# ... 计算TD误差 ...
loss = compute_loss(states, actions, rewards, next_states, dones)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
def train_dqn(num_episodes):
for episode in range(num_episodes):
# ... 环境交互、存储经验 ...
if episode % target_network_update_freq == 0:
update_target_network()
optimize_model()
```