一、DQN的概念
Deep Q-Network (DQN) 是一种深度强化学习算法，是专门用于解决高维空间的决策问题。其基础是 Q-Learning 算法，将 Q-Learning 扩展到了 CNN 等深度神经网络中，可以用于解决图像、文本等高维状态下的问题。
DQN 由 Google DeepMind 在 2013 年提出，在 Atari 游戏平台上进行测试，表现出了与人类相似的游戏操作策略。
DQN 不仅在游戏领域有着很好的应用，也被广泛应用于机器人控制、自动驾驶等领域。
二、DQN的工作原理
DQN 的核心是 Q-learning 算法，它是一种基于值迭代的算法，用于真实世界和决策的强化学习。Q-learning 的基本想法是学习一个最优的 Q 函数，它将每个状态和动作映射到预期的长期回报。
在 DQN 中，Q 函数被建模为深度神经网络。Model-free RL 使用这样的方式来直接估计策略的价值函数，而不需要建模状态-动作转移概率（无需使用模型），从而避免了MDP中状态转移概率未知或复杂情况下的建模工作
在每个时刻，Agent 通过观察当前状态来决定执行哪个动作。同时，它用一条轨迹来更新 Q 函数，直到获得最优的策略。
三、DQN的算法流程
DQN 算法包含以下主要步骤：
1. 初始化深度神经网络，将状态 s 作为输入，将动作 a 的 Q 值作为输出。
2. 探索和利用：在每个时间步，Agent 以 ε-greedy 策略（有一定的概率进行随机动作）进行动作选择。
3. 执行动作：Agent 执行选择的动作，并观察环境的反馈信息。
4. 记录经验：将经验(状态、动作、下个状态、奖励)存储在记忆池中。
5. 训练网络：从记忆池中随机抽取经验，计算损失函数，进行网络的反向传播。
6. 更新网络参数：使用梯度下降方法更新网络参数。
7. 重复执行以上步骤。
四、DQN的注意点
在 DQN 的训练过程中，有以下注意点：
1. 探索与开发的平衡问题。ε-greedy 算法可以在一定程度上缓解这一问题。
2. 记忆池的选择。记忆池的大小要适当，不能过小或过大。
3. 神经网络架构的选择问题。神经网络需要选择合适的深度、宽度、激活函数等超参数。（例如使用convolutional neural network 或者 feed forward neural network）
五、DQN的相关代码
import gym
import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from collections import deque
class DQN_Agent():
def __init__(self, env):
self.env = env
self.memory = deque(maxlen=2000)
self.gamma = 0.95
self.epsilon = 1.0
self.epsilon_decay = 0.995
self.epsilon_min = 0.01
self.learning_rate = 0.001
self.tau = 0.125
self.model = self.create_model()
self.target_model = self.create_model()
def create_model(self):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(24, input_dim=self.env.observation_space.shape[0], activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(24, activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(self.env.action_space.n, 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 self.env.action_space.sample()
q_values = self.model.predict(state)
return np.argmax(q_values[0])
def replay(self, batch_size):
if len(self.memory) < batch_size:
return
minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
target = self.target_model.predict(state)
if done:
target[0][action] = reward
else:
q_next = max(self.target_model.predict(next_state)[0])
target[0][action] = reward + self.gamma * q_next
self.model.fit(state, target, epochs=1, verbose=0)
def target_train(self):
weights = self.model.get_weights()
target_weights = self.target_model.get_weights()
for i in range(len(target_weights)):
target_weights[i] = self.tau * weights[i] + (1 - self.tau) * target_weights[i]
self.target_model.set_weights(target_weights)
def run(self, episodes=1000, batch_size=64):
for e in range(episodes):
state = self.env.reset()
state = np.reshape(state, [1, self.env.observation_space.shape[0]])
score = 0
done = False
while not done:
action = self.act(state)
next_state, reward, done, info = self.env.step(action)
score += reward
next_state = np.reshape(next_state, [1, self.env.observation_space.shape[0]])
self.remember(state, action, reward, next_state, done)
state = next_state
self.replay(batch_size)
self.target_train()
if done:
print("episode: {}/{}, score: {}, epsilon: {:.2}".format(e, episodes, score, self.epsilon))
break
if self.epsilon > self.epsilon_min:
self.epsilon *= self.epsilon_decay
if e % 10 == 0:
self.target_model.set_weights(self.model.get_weights())
env = gym.make("CartPole-v0")
agent = DQN_Agent(env)
agent.run()
