dqn

### DQN深度强化学习算法介绍 #### 一. 概念概述 DQN (Deep Q-Network) 是一种结合了深度神经网络与Q-Learning的方法，用于解决高维状态空间下的决策问题。传统Q-Learning通过查找表的形式存储每一个状态下采取不同行动所获得的价值量(Q值)，然而这种方法面对复杂环境时效率极低甚至不可行，因为随着状态数目的增加，所需内存呈指数级增长[^1]。 为了克服这一挑战，研究人员提出了利用深层卷积神经网络作为函数逼近器的思想，使得模型可以直接从原始像素输入中提取特征并预测相应的Q值，而无需显式构建庞大的查表结构。此外，该框架还融入了两项关键技术——经验重放缓冲池(experience replay buffer)以及固定的目标Q网络(target network)[^3]。 #### 二. 关键技术解析 ##### 经验重放缓冲池(Experience Replay Buffer) 此机制允许代理将经历过的交互事件（即<state, action, reward, next_state>四元组）存入一个队列式的记忆库内，在训练过程中随机抽取样本批次来进行更新操作。这样做不仅打破了数据之间的关联性，提高了泛化能力；而且有助于稳定梯度下降过程中的参数调整方向。 ##### 固定目标Q网络(Target Network) 为了避免频繁变动的学习目标造成优化困难的情况发生，DQN采用双网路架构：一个是不断迭代改进的工作网络(evaluation network), 另外则是定期同步权重给前者的影子副本—目标网络。后者仅用来计算TD误差而不参与反向传播环节，从而确保每次估计都相对平稳可靠。 #### 三. 实现案例展示 下面给出一段简化版的Python代码片段，展示了如何使用TensorFlow/Keras搭建一个基本形式的DQN： ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from collections import deque class SimpleDQN: 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 # 折扣因子 self.epsilon = 1.0 # 探索率初始值 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.001 self.model = self._build_model() def _build_model(self): model = Sequential() model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu')) model.add(Dense(24, activation='relu')) model.add(Dense(self.action_size, activation='linear')) model.compile(loss="mse", optimizer="adam") 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 np.random.choice(self.action_size) act_values = self.model.predict(state) return np.argmax(act_values[0]) def train(self, batch_size=32): minibatch = random.sample(self.memory, batch_size) for state, action, reward, next_state, done in minibatch: target = reward if not done: target = (reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])) target_f = self.model.predict(state) target_f[0][action] = target self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay ``` 上述代码定义了一个简单的DQN类`SimpleDQN`,其中包含了创建两层全连接隐藏层组成的评估网络(`_build_model`)、保存历史轨迹(`remember`)、依据当前策略选取行为(`act`)以及基于采样得到的小批量数据执行一次完整的训练循环(`train`)等功能模块。 对于更具体的应用场景比如路径规划，则可以参照MATLAB环境下实现的具体实例[^2]。