写Double DQN的代码

<think>好的，用户想获取关于Double DQN的Python代码示例。我需要先回顾Double DQN的原理，然后结合提供的引用内容来构建正确的代码结构。 首先，根据引用[4]，Double DQN的主要改进是在计算目标Q值时，不是直接从目标网络中选择最大Q值，而是先使用评估网络选择最优动作，再用目标网络获取该动作对应的Q值。这样可以减少过估计的问题。 接下来，我需要考虑代码的结构。通常，DQN的实现会包括经验回放、目标网络、神经网络模型等部分。Double DQN的区别主要在目标Q值的计算上，所以需要调整这部分逻辑。 用户提供的引用中有关于DQN和Double DQN区别的说明，特别是引用[4]提到使用eval_net选择动作，target_net计算Q值。代码示例需要体现这一点。 可能需要定义神经网络模型，使用PyTorch或者TensorFlow。根据用户提供的示例中的Python代码，可能更倾向于PyTorch，但需要确认。假设用户希望使用PyTorch，那么构建Q网络类。 然后，经验回放缓冲区是必要的，用于存储和采样经验。接下来是Agent类，负责选择动作、训练网络、更新目标网络等。 在训练过程中，每次更新时，从经验回放中采样batch，计算当前Q值，然后使用评估网络选择动作，目标网络计算这些动作的Q值。根据Double DQN的逻辑，目标Q值的计算应该是这样的：next_actions由eval_net生成，然后用target_net获取对应的Q值。 另外，目标网络的更新方式通常是定期从评估网络复制参数，或者使用软更新（每次更新部分参数）。需要根据引用中的信息来决定。引用[4]提到“最后n步后根据eval_net和second-level DQN更新second-level DQN”，所以可能需要每隔一定的步骤进行硬更新。 然后，需要处理状态的预处理，比如倒立摆环境可能不需要图像处理，所以输入可能是状态向量。因此，神经网络的结构可能是全连接层。 在编写代码时，要注意超参数的设置，如学习率、回放缓冲区大小、batch大小、gamma等。同时，ε-贪婪策略用于探索和利用的平衡。 最后，测试代码是否正确地实现了Double DQN的逻辑，特别是在计算目标Q值时是否使用了评估网络选择动作，目标网络计算Q值。这部分是关键，否则可能和普通DQN没有区别。 可能还需要引用相关的文献或引用中的内容来支持代码的正确性，比如引用[4]中的描述。确保代码中的注释和逻辑与这些描述一致。 总结步骤： 1. 定义Q网络结构。 2. 实现经验回放缓冲区。 3. 构建Agent类，包括选择动作、训练方法、目标网络更新。 4. 在训练循环中，采样经验，计算当前Q值和目标Q值（使用Double DQN的方法）。 5. 定期更新目标网络。 现在，将这些步骤转化为具体的Python代码，使用PyTorch框架，并确保符合Double DQN的原理。</think>以下是使用Python和PyTorch实现的Double DQN算法代码示例，结合倒立摆（CartPole）环境的实现： ```python import gym import random import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from collections import deque # 定义Q网络结构 class QNetwork(nn.Module): def __init__(self, state_size, action_size): super(QNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_size, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_size) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) return self.fc3(x) # 经验回放缓冲区 class ReplayBuffer: def __init__(self, capacity): self.buffer = deque(maxlen=capacity) def push(self, state, action, reward, next_state, done): self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done)) def sample(self, batch_size): return random.sample(self.buffer, batch_size) def __len__(self): return len(self.buffer) # Double DQN Agent class DoubleDQNAgent: def __init__(self, env): self.env = env self.state_size = env.observation_space.shape[0] self.action_size = env.action_space.n # 创建评估网络和目标网络 self.eval_net = QNetwork(self.state_size, self.action_size) self.target_net = QNetwork(self.state_size, self.action_size) self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict()) self.optimizer = optim.Adam(self.eval_net.parameters(), lr=0.001) self.buffer = ReplayBuffer(10000) self.batch_size = 64 self.gamma = 0.99 self.epsilon = 1.0 self.epsilon_decay = 0.995 self.epsilon_min = 0.01 self.update_freq = 100 # 目标网络更新频率 self.steps = 0 def select_action(self, state): if random.random() < self.epsilon: return self.env.action_space.sample() else: state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0) with torch.no_grad(): q_values = self.eval_net(state) return q_values.argmax().item() def update(self): if len(self.buffer) < self.batch_size: return # 从缓冲区采样 batch = self.buffer.sample(self.batch_size) states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch) # 转换为PyTorch张量 states = torch.FloatTensor(np.array(states)) actions = torch.LongTensor(actions).unsqueeze(1) rewards = torch.FloatTensor(rewards) next_states = torch.FloatTensor(np.array(next_states)) dones = torch.FloatTensor(dones) # 计算当前Q值 current_q = self.eval_net(states).gather(1, actions) # Double DQN核心改进部分[^4] with torch.no_grad(): # 使用eval_net选择动作 next_actions = self.eval_net(next_states).argmax(1, keepdim=True) # 使用target_net计算Q值 next_q = self.target_net(next_states).gather(1, next_actions).squeeze() target_q = rewards + (1 - dones) * self.gamma * next_q # 计算损失 loss = nn.MSELoss()(current_q.squeeze(), target_q) # 反向传播优化 self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() # 更新目标网络 if self.steps % self.update_freq == 0: self.target_net.load_state_dict(self.eval_net.state_dict()) # 衰减探索率 self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) self.steps += 1 # 训练过程 env = gym.make('CartPole-v1') agent = DoubleDQNAgent(env) episodes = 500 for ep in range(episodes): state = env.reset() total_reward = 0 while True: action = agent.select_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.buffer.push(state, action, reward, next_state, done) agent.update() total_reward += reward state = next_state if done: print(f"Episode: {ep+1}, Total Reward: {total_reward}, Epsilon: {agent.epsilon:.3f}") break ```