DQN 算法代码示例

深度Q学习（DQN）是一种流行的强化学习算法，它通过深度神经网络来估计动作值函数。以下是一个简单的 DQN 算法代码示例。

代码结构

环境设置：定义一个环境，用于生成状态和奖励。
神经网络：定义一个深度神经网络，用于估计动作值。
经验回放：使用经验回放机制来存储和随机采样经验。
训练过程：使用 DQN 算法进行训练。

示例代码

import random
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 环境设置
class Environment:
    def __init__(self):
        # 初始化环境参数
        pass
    
    def step(self, action):
        # 执行动作，返回下一个状态、奖励和是否结束
        pass

# 神经网络
class DQNNetwork:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        # 初始化神经网络参数
        pass
    
    def predict(self, state):
        # 预测动作值
        pass

# 经验回放
class ReplayBuffer:
    def __init__(self, buffer_size):
        # 初始化经验回放缓冲区
        pass
    
    def add(self, state, action, reward, next_state, done):
        # 添加经验到缓冲区
        pass
    
    def sample(self, batch_size):
        # 从缓冲区中随机采样经验
        pass

# 训练过程
def train_dqn():
    # 初始化环境、网络和经验回放
    env = Environment()
    dqn = DQNNetwork(state_size, action_size)
    replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size)
    
    # 训练循环
    for episode in range(total_episodes):
        state = env.reset()
        done = False
        
        while not done:
            action = dqn.predict(state)
            next_state, reward, done = env.step(action)
            replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
    
    # 训练神经网络
    # ...

# 执行训练
train_dqn()

扩展阅读

更多关于 DQN 算法和代码实现的细节，可以参考以下链接：