double DQN代码

以下是使用TensorFlow 2实现Double DQN的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np


class DDQNAgent:
    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()
        self.update_target_model()

    def _build_model(self):
        # Neural Net for Deep-Q learning Model
        model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='linear')
        ])
        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

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

    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 = np.random.choice(len(self.memory), batch_size, replace=False)

        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])
                q_next = self.target_model.predict(next_state)[0][a]
                target[0][action] = reward + self.gamma * q_next
            self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)

        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

在这个实现中，我们使用Double Q-Learning的公式来计算目标值，以减轻DQN中的过度估计问题。具体来说，我们使用代理的在线网络来选择下一个动作，但使用目标网络来计算该动作的Q值。

我们使用`target_model`来计算`q_next`，而不是使用`model`，这是因为如果我们使用`model`来计算`q_next`，则可能会导致过度估计问题。

在`replay`方法中，我们使用`target_model`来计算`q_next`，并使用Double Q-Learning的公式来更新目标值。最后，我们将探索率逐渐降低。

我们还实现了一个`update_target_model`方法，用于定期更新目标模型的权重。