用python编写基于DQN的PID自适应调参器

首先需要确定一下自适应调参的目标和范围，选择好需要进行调优的PID参数和其取值范围。然后，可以按照以下步骤编写基于DQN的PID自适应调参器：

1. 导入需要的库，包括tensorflow，numpy等。

2. 定义PID控制器和DQN网络的结构。PID控制器可以使用标准的PID算法，也可以使用其他改进的算法。DQN网络的结构可以根据自己的需要进行设计。

3. 定义经验回放缓存和训练函数。经验回放缓存用于存储Agent与环境交互的经验，训练函数用于训练DQN网络。

4. 定义Agent类，实现Agent与环境的交互。在每一步交互中，Agent将当前状态作为输入，使用DQN网络输出的Q值作为评估函数，选择动作并执行。

5. 定义主函数，完成整个自适应调参的过程。在每一个epoch中，Agent与环境进行交互，并将交互得到的经验存储到经验回放缓存中。然后，从经验回放缓存中随机采样一批经验，用于训练DQN网络。最后，根据DQN网络输出的Q值，计算出最优的PID参数，并将其应用到控制器中。

6. 调用主函数，启动自适应调参器。

总之，基于DQN的PID自适应调参器的实现需要结合具体的应用场景进行设计和调整，以上只是一个简单的框架，具体实现需要根据实际情况进行优化和改进。