dqn的q值网络模型。并用python实现

DQN的Q值网络模型是一个深度神经网络，它的输入是当前状态，输出是每个动作对应的Q值。在DQN中，我们使用一个带有固定目标网络的Q值网络和一个经验回放池来进行离线学习。

下面是一个简单的DQN的Q值网络模型的Python实现，使用Keras作为深度学习库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = []
        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()
        self.target_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')
        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 np.random.choice(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[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.target_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

    def update_target_model(self):
        self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

在上面的代码中，我们定义了一个DQNAgent类，它包含了一个用于存储经验回放池的memory列表，以及一些超参数和两个Keras模型：一个用于学习的model和一个用于生成目标值的target_model。在构建model时，我们使用了三个全连接层，其中前两个层使用ReLU激活函数，最后一层使用线性激活函数。在compile函数中，我们使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行优化。

在act函数中，我们使用epsilon-greedy策略来选择动作，其中epsilon是用于控制探索程度的超参数。

在replay函数中，我们从memory中随机抽取一批经验数据，并使用Bellman方程计算目标值。然后，我们将目标值与当前模型输出的Q值进行比较，并使用mse损失函数进行训练。

最后，在update_target_model函数中，我们将model的权重复制到target_model中，以保持目标值的稳定。

需要注意的是，这只是一个简单的DQN的Q值网络模型的实现，实际应用中还需要进行一些改进和调整。