DQN最短路径算法matlab代码

以下是一个使用DQN算法解决最短路径问题的Matlab代码示例： ```matlab %% DQN最短路径算法示例 % 定义超参数 num_episodes = 5000; % 迭代次数 max_steps = 200; % 每个迭代步数 batch_size = 32; % 批处理大小 gamma = 0.99; % 折扣因子 epsilon = 1.0; % 探索因子 epsilon_min = 0.01; % 最小探索因子 epsilon_decay = 0.995; % 探索因子衰减率 memory_size = 1000000; % 经验回放缓存大小 % 创建环境和状态空间 adjacency_matrix = [...]; % 邻接矩阵 state_size = size(adjacency_matrix, 1); action_size = state_size - 1; % 创建Q网络和目标网络 q_network = create_dqn_network(state_size, action_size); target_network = create_dqn_network(state_size, action_size); target_network.set_weights(q_network.get_weights()); % 创建经验回放缓存 replay_buffer = ReplayBuffer(memory_size); % 训练模型 for ep = 1:num_episodes % 初始化起点和终点 start_state = randi(state_size); goal_state = randi(state_size); while goal_state == start_state goal_state = randi(state_size); end % 初始化当前状态和总奖励 state = start_state; total_reward = 0; for step = 1:max_steps % 探索或利用 if rand() <= epsilon action = randi(action_size); else [~, action] = max(predict(q_network, state)); end % 计算下一个状态、奖励和完成标志 next_state = action + 1; reward = -adjacency_matrix(state, next_state); done = (next_state == goal_state); total_reward = total_reward + reward; % 将经验加入回放缓存 replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done); % 从回放缓存中抽取批数据进行训练 if replay_buffer.size() > batch_size batch = replay_buffer.sample(batch_size); train(q_network, target_network, batch, gamma); end % 更新当前状态 state = next_state; % 如果任务已经完成，则退出迭代 if done break; end end % 更新目标网络 target_network.set_weights(q_network.get_weights()); % 衰减探索因子 if epsilon > epsilon_min epsilon = epsilon * epsilon_decay; end % 输出每个迭代的结果 fprintf('Episode: %d, Reward: %d, Epsilon: %f\n', ep, total_reward, epsilon); end ``` 其中，`adjacency_matrix` 是一个邻接矩阵，表示图中各点之间的连接情况和边权重，`create_dqn_network`、`predict`、`train` 和 `ReplayBuffer` 都是自定义函数，用于创建DQN网络、进行预测、训练网络和实现经验回放缓存。以上代码仅供参考，具体实现可能因应用场景和具体问题而异。