DQN算法
时间: 2025-04-21 21:39:55 浏览: 38
### DQN算法原理
DQN(Deep Q-Network)是一种结合了深度学习和强化学习的方法,旨在解决传统Q-Learning面对高维输入时遇到的问题。该方法利用神经网络作为函数逼近器来估计动作价值函数\(Q(s, a)\),从而能够处理复杂的环境状态[^1]。
#### 贝尔曼期望方程与损失函数定义
为了训练这个深层模型,在每一个时间步t上都会最小化下面的目标误差:
\[
L_i(\theta_i)=E_{(s,a,r,s') \sim U(D)}[(r+\gamma max_a'Q(s',a';\theta^-_i)-Q(s,a;\theta_i))^2]
\]
其中,\(U(D)\)是从经验回放缓冲区随机抽取样本;\(\theta\)代表当前参数而\(\theta^-\)则是固定频率更新的目标网络权重副本用于稳定学习过程[^3]。
### DQN的具体实现方式
在实践中,DQN采用了一种称为“经验重放”的机制,它允许代理从过去的经验中抽样并重新学习这些经历,这有助于打破数据之间的关联性和提高泛化能力。此外,还引入了一个目标网络的概念——每隔一定数量的时间步骤复制一次在线网络的参数到目标网络,以此减少训练过程中产生的振荡现象。
下面是Python环境下使用TensorFlow框架的一个简单版本DQN伪代码:
```python
import tensorflow as tf
from collections import deque
import random
class DQNAgent:
def __init__(self, state_size, action_size):
self.state_size = state_size
self.action_size = action_size
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95 # discount rate
self.epsilon = 1.0 # exploration rate
self.learning_rate = 0.001
self.model = self._build_model()
self.target_model = self._build_model()
def _build_model(self):
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(self.action_size, activation='linear')
])
model.compile(loss="mse", optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=self.learning_rate))
return model
def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))
def act(self, state):
if np.random.rand() <= self.epsilon:
return random.randrange(self.action_size)
act_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(act_values[0])
def replay(self, batch_size):
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
target = self.model.predict(state)
if done:
target[0][action] = reward
else:
t = self.target_model.predict(next_state)[0]
target[0][action] = reward + self.gamma * np.amax(t)
self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
def update_target_model(self):
self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())
```
此段代码展示了如何构建一个基本形式下的DQN智能体以及其主要组成部分的工作流程,包括记忆库管理(`remember`)、策略决策(`act`)、批量采样与反向传播(`replay`)还有周期性的同步操作(`update_target_model`)。
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