🤖 TensorFlow 强化学习实战：Mountain Car DQN 教程

1. 教程简介

本教程演示如何使用 TensorFlow Agents 实现经典的 Mountain Car 环境中的 Deep Q-Network (DQN) 算法。
📌 Mountain Car 是一个挑战性任务，智能体需通过控制推力使车辆从山谷中逃脱到山顶，涉及动态系统建模与策略优化。

2. 核心内容速览

• 🧠 DQN 原理：结合 Q-learning 与深度神经网络，解决高维状态空间问题
• 🏗️ 环境配置：使用 OpenAI Gym 的 MountainCar-v0 环境
• 🧪 训练过程：经验回放、目标网络、ε-greedy 策略等关键步骤
• 📈 效果展示：包含训练曲线与最终策略的可视化结果

3. 代码结构概览

import gym
import tf_agents
from tf_agents.agents.dqn import dqn_agent
from tf_agents.environments import tf_py_environment
from tf_agents.networks import q_network
from tf_agents.replay_buffers import tf_uniform_replay_buffer
from tf_agents.utils import common

# 初始化环境
env = gym.make('MountainCar-v0')
tf_env = tf_py_environment.TFPyEnvironment(env)

# 定义 Q 网络
q_net = q_network.QNetwork(
    tf_env.observation_spec(),
    tf_env.action_spec(),
    fc_layer_params=(512, 512)
)

# 创建 DQN Agent
agent = dqn_agent.DqnAgent(
    tf_env.time_step_spec(),
    q_net,
    epsilon_greedy=0.05,
    optimizer=optimizer
)

# 训练循环
replay_buffer = tf_uniform_replay_buffer.TFUniformReplayBuffer(
    agent.collect_data_spec, 
    batch_size=1, 
    max_length=100000
)

# 可视化训练过程  
<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Mountain_Car/" alt="Mountain_Car"/></center>  
**图示**：Mountain Car 环境示意图（车辆需从山谷中逃脱）

## 4. 扩展学习资源
- 📚 [TensorFlow Agents 官方文档](/community/tensorflow/tutorials_zh/tensorflow_agents)  
- 🧠 [深度强化学习理论详解](/community/tensorflow/tutorials_zh/rl_theory)  
- 🛠️ [OpenAI Gym 环境使用指南](/community/tensorflow/tutorials_zh/gym_tutorial)  

## 5. 注意事项
- ⚠️ 确保已安装 TensorFlow 2.x 和 gym 环境  
- 🛠️ 可调整超参数（如学习率、经验回放缓冲区大小）优化性能  
- 📌 推荐参考 [DQN 论文](https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/playing_atari.pdf) 深入理解算法原理  

**提示**：点击 [此处](/community/tensorflow/tutorials_zh/tensorflow_agents) 获取更多 TensorFlow Agents 示例代码！