doubleDQN用在柔性作业车间调度问题上的伪代码是什么

以下是Double DQN用于柔性作业车间调度问题的伪代码：

初始化经验回放缓冲区D
初始化两个Q网络 Q1 和 Q2，它们使用相同的架构但不同的随机初始权重
初始化目标Q网络Q1_target和Q2_target，它们使用相同的架构但不同的随机初始权重，初始权重与Q1和Q2相同

for episode in range(num_episodes):
    初始化状态 s
    while not done:
        从当前状态 s 中选择动作 a，具体方式可以使用贪心策略，如ε-greedy
        执行动作 a，得到奖励 r 和下一个状态 s'
        将(s, a, r, s')存入经验回放缓冲区D中
        从D中随机抽取batch_size个样本(s, a, r, s')，作为训练集
        对于每个样本，使用以下公式更新Q1和Q2网络的参数：
        
        Q1_target(s, a) = r + gamma * Q2(s', argmax(Q1(s', a')))
        Q2_target(s, a) = r + gamma * Q1(s', argmax(Q2(s', a')))
        
        计算Q1和Q2网络的损失函数，并更新网络参数
        更新Q1_target和Q2_target网络参数，具体方式可以使用soft更新或硬更新
        更新状态s

其中，Q1和Q2网络分别用于估计当前状态下执行每个动作的Q值，Q1_target和Q2_target网络分别用于估计下一个状态下执行每个动作的Q值，这样做的目的是减少Q值的过估计（overestimation），提高学习效率和稳定性。具体的实现方式可以参考论文《Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning》。