题目要求: 编程实现 DQN 算法在机器人自动走迷宫中的应用 输入: 由 Maze 类实例化的对象 maze 要求不可更改的成员方法：train_update()、test_update() 注：不能修改该方法的输入输出及方法名称，测试评分会调用这两个方法。 补充1:若要自定义的参数变量，在 __init__() 中以 self.xxx = xxx 创建即可 补充2:实现你自己的DQNRobot时，要求继承 QRobot 类，QRobot 类包含了某些固定的方法如reset(重置机器人位置),sense_state(获取机器人当前位置)..

好的，我了解了您的需求。DQN算法是一种深度强化学习算法，可以用于机器人自动走迷宫等应用。为了实现这个算法，需要继承 QRobot 类并实现 train_update() 和 test_update() 方法。代码如下：

import random
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

from QRobot import QRobot

# 定义神经网络模型
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_shape, num_actions):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_shape, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, num_actions)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义 DQN 算法的实现
class DQNRobot(QRobot):
    def __init__(self, maze):
        super(DQNRobot, self).__init__(maze)
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        self.gamma = 0.99
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.999
        self.batch_size = 32
        self.lr = 0.001
        self.memory = []
        self.memory_capacity = 10000
        self.model = DQN(self.maze.observation_space.shape[0], self.maze.action_space.n).to(self.device)
        self.target_model = DQN(self.maze.observation_space.shape[0], self.maze.action_space.n).to(self.device)
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr)
        self.target_model.load_state_dict(self.model.state_dict())
        self.target_model.eval()

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
        if len(self.memory) > self.memory_capacity:
            del self.memory[0]

    def train_update(self):
        if len(self.memory) < self.batch_size:
            return
        batch = random.sample(self.memory, self.batch_size)
        state_batch = torch.tensor([x[0] for x in batch], dtype=torch.float).to(self.device)
        action_batch = torch.tensor([x[1] for x in batch], dtype=torch.long).to(self.device)
        reward_batch = torch.tensor([x[2] for x in batch], dtype=torch.float).to(self.device)
        next_state_batch = torch.tensor([x[3] for x in batch], dtype=torch.float).to(self.device)
        done_batch = torch.tensor([x[4] for x in batch], dtype=torch.float).to(self.device)
        q_values = self.model(state_batch).gather(1, action_batch.unsqueeze(1)).squeeze(1)
        next_q_values = self.target_model(next_state_batch).max(1)[0]
        expected_q_values = reward_batch + self.gamma * next_q_values * (1 - done_batch)
        loss = F.mse_loss(q_values, expected_q_values.detach())
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

    def test_update(self):
        state = torch.tensor(self.sense_state(), dtype=torch.float).to(self.device)
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            action = self.maze.action_space.sample()
        else:
            with torch.no_grad():
                q_values = self.model(state)
                action = q_values.argmax().item()
        next_state, reward, done, info = self.act(action)
        next_state = torch.tensor(next_state, dtype=torch.float).to(self.device)
        self.remember(state, action, reward, next_state, done)
        self.train_update()
        if done:
            self.reset()
            self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay)
        return reward

在该实现中，我们首先定义了一个神经网络模型 DQN，该模型由三个全连接层组成。然后，我们继承 QRobot 类并实现了 DQN 算法的核心部分。在 remember() 方法中，我们将机器人的经验存储到经验回放缓冲区中。在 train_update() 方法中，我们从经验回放缓冲区中随机采样一批经验，并使用这批经验来更新神经网络模型。在 test_update() 方法中，我们使用 epsilon-greedy 策略选择动作，并执行该动作来更新经验回放缓冲区和神经网络模型。最后，我们在该类的构造函数中初始化了一些超参数和模型参数，并将神经网络模型和目标网络模型分别初始化为相同的 DQN 模型。