使用Python写一个ddqn的算法

好的，下面是使用Python实现的DDQN算法：

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import random
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

然后，我们需要定义一个DDQN类，该类将实现DDQN算法：

class DDQN:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000) # 记忆存储器
        self.gamma = 0.95 # 折扣因子
        self.epsilon = 1.0 # 探索因子
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001 # 学习率
        self.model = self._build_model() # 构建神经网络模型
        self.target_model = self._build_model() # 构建目标网络模型

    def _build_model(self):
        # 构建神经网络模型
        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(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        # 记录经验
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        # 使用epsilon-greedy策略选择动作
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        else:
            return np.argmax(self.model.predict(state)[0])

    def replay(self, batch_size):
        # 从记忆存储器中随机抽取样本进行训练
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = self.model.predict(state)
            if done:
                target[0][action] = reward
            else:
                a = np.argmax(self.model.predict(next_state)[0])
                target_next = self.target_model.predict(next_state)[0]
                target[0][action] = reward + self.gamma * target_next[a]
            self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)

    def target_train(self):
        # 更新目标网络
        self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())

    def decay_epsilon(self):
        # 更新epsilon的值
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

以上代码中，我们定义了一个DDQN类，它有以下重要方法：

- `_build_model`：构建神经网络模型；
- `remember`：记录经验；
- `act`：使用epsilon-greedy策略选择动作；
- `replay`：从记忆存储器中随机抽取样本进行训练；
- `target_train`：更新目标网络；
- `decay_epsilon`：更新epsilon的值。

接下来，我们需要使用DDQN类来训练一个CartPole游戏的智能体。我们需要定义一个函数来运行游戏，并在游戏过程中训练智能体：

def run_cartpole():
    env = gym.make('CartPole-v0')
    state_size = env.observation_space.shape[0]
    action_size = env.action_space.n
    agent = DDQN(state_size, action_size)
    batch_size = 32
    EPISODES = 1000

    for e in range(EPISODES):
        state = env.reset()
        state = np.reshape(state, [1, state_size])
        score = 0
        for time in range(500):
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size])
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            score += reward
            if done:
                agent.target_train()
                print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}"
                      .format(e, EPISODES, score, agent.epsilon))
                break
            if len(agent.memory) > batch_size:
                agent.replay(batch_size)
        if agent.epsilon > agent.epsilon_min:
            agent.decay_epsilon()

以上代码中，我们使用OpenAI的gym库来创建CartPole游戏环境，并且我们定义了一个`run_cartpole`函数，该函数将运行游戏并在游戏过程中训练智能体。

现在，我们可以运行`run_cartpole`函数来训练智能体：

run_cartpole()

这将训练智能体，直到完成1000个回合。在每个回合结束时，智能体的目标网络将被更新，epsilon的值也将被更新。