代码-deepQNetwork

Deep Q-Network (DQN) 是一种基于深度学习的强化学习算法，旨在解决 Q-learning 算法在高维状态空间下的不稳定性和收敛速度较慢的问题。它在经典控制任务和 Atari 游戏中表现出色，并且已经成为深度强化学习领域中的经典算法之一。

以下是一个简单的 DQN 的 Python 实现代码：

import numpy as np
import random
import tensorflow as tf

class DQN:
    def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_dim=64, gamma=0.99, lr=1e-3, batch_size=64):
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.gamma = gamma
        self.lr = lr
        self.batch_size = batch_size

        self.replay_buffer = []
        self.training_step = 0

        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()
        self.update_target()

    def _build_model(self):
        model = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(self.hidden_dim, activation='relu', input_dim=self.state_dim),
            tf.keras.layers.Dense(self.hidden_dim, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_dim)
        ])
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.lr))
        return model

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

    def act(self, state, epsilon=0.1):
        if np.random.uniform() < epsilon:
            return np.random.randint(0, self.action_dim)
        else:
            q_values = self.model.predict(state[np.newaxis])[0]
            return np.argmax(q_values)

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.replay_buffer.append((state, action, reward, next_state, done))

    def replay(self):
        if len(self.replay_buffer) < self.batch_size:
            return

        samples = random.sample(self.replay_buffer, self.batch_size)
        states, actions, rewards, next_states, dones = map(np.array, zip(*samples))

        next_q_values = self.target_model.predict(next_states)
        max_next_q_values = np.max(next_q_values, axis=1)
        targets = rewards + (1 - dones) * self.gamma * max_next_q_values

        q_values = self.model.predict(states)
        q_values[np.arange(len(q_values)), actions] = targets

        self.model.fit(states, q_values, verbose=0)
        self.training_step += 1

        if self.training_step % 100 == 0:
            self.update_target()

在这个简单的实现中，我们使用了一个全连接神经网络来表示 Q 函数，神经网络的输入为状态，输出为每个动作的 Q 值。我们使用经验回放（Experience Replay）和目标网络（Target Network）来稳定和加速训练。具体来说，我们将每个经验元组 $(s_t, a_t, r_t, s_{t+1}, \text{done})$ 存储在一个经验回放缓冲区中，并且每个时间步从缓冲区中随机采样一批经验来训练网络。此外，我们使用目标网络来计算下一个状态的最大 Q 值，这样可以减少 Q 值的震荡和不稳定性。具体来说，我们将目标网络的权重 $\theta^-$ 固定一段时间，然后将 $\theta^-$ 作为计算下一个状态的最大 Q 值的参数。

在训练过程中，我们使用均方误差（Mean Squared Error）作为损失函数，将 $\text{Q}(s_t, a_t)$ 与目标值 $r_t + \gamma \max_{a'} \text{Q}(s_{t+1}, a'; \theta^-)$ 的差异最小化。我们使用 Adam 优化器来优化网络参数。在每次训练结束后，我们将训练步数加一，并且如果训练步数是 $100$ 的倍数，就更新目标网络的权重。最后，我们使用 $\epsilon$-贪心策略来选择动作，其中 $\epsilon$ 是一个探索率，控制了随机选择动作的频率。