dqn matlab最优控制

### 实现DQN用于最优控制 #### MATLAB中的DQN框架概述 在MATLAB环境中实现深度Q网络(DQN)，可以利用其强大的数值计算能力和图形界面工具箱来加速开发过程。对于最优控制问题，DQN通过学习环境状态到动作映射的最佳策略，从而找到解决问题的方法[^2]。 #### 初始化环境与参数设置 为了构建一个基本的DQN模型，在MATLAB中首先要定义好仿真环境、奖励机制以及神经网络架构等要素。这里给出一段简化版的初始化代码片段： ```matlab % 设置随机种子以保证实验可重复性 rng(1); % 定义超参数 gamma = 0.95; % 折扣因子 epsilon = 1.0; % 探索率初始值 epsilon_decay = 0.995; % 探索衰减速率 learning_rate = 0.001; % 学习速率 batch_size = 64; % 批处理大小 memory_capacity = 1e5; % 经验回放缓存容量 % 创建经验回放池 replay_memory = containers.Map('KeyType','double', 'ValueType','any'); ``` #### 构建并训练DQN模型 接下来是创建深层神经网络作为价值函数近似器，并编写循环迭代更新规则来进行训练的过程。此部分涉及到具体的算法逻辑设计，如下所示： ```matlab function dqn_train(env, episodes) % ... 上面提到过的变量声明 ... for episode = 1:episodes state = reset_env(env); while ~is_terminal(state) action = choose_action(state, epsilon); % 根据当前策略选取行动 next_state = step_env(env, action); % 执行选定的动作得到下一个状态 reward = get_reward(next_state); % 计算即时回报 store_experience(replay_memory, state, action, reward, next_state); if length(keys(replay_memory)) >= batch_size train_network(); % 当有足够的样本时开始训练 update_target_net_weights(); epsilon = max(epsilon * epsilon_decay, 0.01); end state = next_state; end disp(['Episode ', num2str(episode), ': finished']); end end ``` #### 测试阶段 完成上述准备工作之后就可以进入测试环节了。此时应关闭探索行为（即令`ε=0`），让智能体按照已学得的知识做出决策，观察其表现情况是否达到预期效果。 ```matlab test_episodes = 10; for i = 1:test_episodes current_state = reset_env(test_env); rewards = []; while ~is_terminal(current_state) chosen_action = predict_best_action(current_state); new_state = execute_action(chosen_state, chosen_action); collected_rewards(i) = sum([collected_rewards(i);get_reward(new_state)]); current_state = new_state; end fprintf('Test Episode #%d Total Reward:%f\n',i,collected_rewards(i)); end ```