强化学习之DQN（deep Q-network）算法
一、简介
DQN���法是深度学习领域首次广泛应用于强化学习的算法模型之一。它于2013年由DeepMind公司的研究团队提出，通过将深度神经网络与经典的强化学习算法Q-learning结合，实现了对高维、连续状态空间的处理，具备了学习与规划的能力。
二、发展史
在DQN算法提出之前，强化学习中的经典算法主要是基于表格的Q学习算法。这些算法在处理简单的低维问题时表现出色，但随着状态和动作空间的增加，表格表示的存储和计算复杂度呈指数级增长。为了解决这个问题，研究人员开始探索使用函数逼近的方法，即使用参数化的函数代替表格。
之后，逐步发展出了一系列将深度学习应用于强化学习的算法。DQN算法是其中的一种。它是由Alex Krizhevsky等人在2013年提出的，是首个将深度学习与强化学习相结合的算法。DQN算法引入了经验回放和固定Q目标网络等技术，极大地提升了深度神经网络在强化学习中的性能。随后，DQN算法在Atari游戏中取得了比人类玩家更好的成绩，引起了广泛的关注和研究。
Q-learning：Q-learning是强化学习中的经典算法，由Watkins等人在1989年提出。它使用一个Q表格来存储状态和动作的价值，通过不断更新和探索来学习最优策略。然而，Q-learning算法在面对大规模状态空间时，无法扩展。
Deep Q-Network(DQN)：DQN算法在2013年由DeepMind团队提出，通过使用深度神经网络来逼近Q函数的值，解决了状态空间规模大的问题。该算法采用了两个关键技术：经验回放和固定Q目标网络。
经验回放：经验回放是DQN算法的核心思想之一，它的基本原理是将智能体的经验存储在一个回放记忆库中，然后随机从中抽样，利用这些经验进行模型更新。这样做的好处是避免了样本间的相关性，提高了模型的稳定性和收敛速度。
固定Q目标网络：DQN算法使用两个神经网络，一个是主网络(online network)，用于选择动作，并进行模型更新；另一个是目标网络(target network)，用于计算目标Q值。目标网络的参数固定一段时间，这样可以减少目标的波动，提高模型的稳定性。
三、算法公式
本质：Q-learning+深度神经网络 = DQN
3.1 Q-learning算法公式
Q-learning算法通过不断更新Q值来学习最优策略，其更新公式如下：
3.2 DQN算法公式：
DQN算法通过最小化Q函数的均方差损失来进行模型更新。其更新公式如下：
四、算法原理
DQN算法的原理是通过利用深度神经网络逼近Q函数的值，实现对高维、连续状态空间的处理。其核心思想是通过不断更新神经网络的参数，使其的输出Q值逼近真实的Q值，从而学习最优策略。
DQN算法的工作原理如下：
初始化：初始化主网络和目标网络的参数。
选择动作：根据当前状态s，使用ε-greedy策略选择动作a。
执行动作并观察回报：采取动作a，与环境交互，观察下一个状态s’和立即回报r。
存储经验：将(s, a, r, s’)存储到经验回放记忆库中。
从经验回放记忆库中随机抽样：从记忆库中随机抽样一批经验。
计算目标Q值：使用目标网络计算目标Q值，即max(Q(s’, a, θ-))。
更新主网络：根据损失函数L(θ)进行模型参数更新。
更新目标网络：定期更新目标网络的参数。
重复步骤2-8，直到达到终止条件。
五、算法功能
DQN算法具有以下功能：
处理高维、连续状态空间：通过深度神经网络的逼近能力，可以处理高维、连续状态空间的问题。
学习和规划能力：通过与环境的交互和不断试错，DQN算法可以学习到最优策略，并具备一定的规划能力。
稳定性和收敛速度高：DQN算法通过经验回放和固定Q目标网络等技术，提高了模型的稳定性和收敛速度。
六、示例代码
以下是一个使用DQN算法解决经典的CartPole问题的示例代码：
# -*- coding: utf-8 -*- import gym import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam env = gym.make('CartPole-v0') n_actions = env.action_space.n n_states = env.observation_space.shape[0] def create_dqn_model(): model = Sequential() model.add(Dense(32, input_shape=(n_states,), activation='relu')) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(n_actions, activation='linear')) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001)) return model def choose_action(state, epsilon): if np.random.rand() batch_size: minibatch = np.random.choice(replay_memory, batch_size, replace=False) states_mb = np.concatenate([mb[0] for mb in minibatch]) actions_mb = np.array([mb[1] for mb in minibatch]) rewards_mb = np.array([mb[2] for mb in minibatch]) next_states_mb = np.concatenate([mb[3] for mb in minibatch]) dones_mb = np.array([mb[4] for mb in minibatch]) targets = rewards_mb + 0.99 * (np.amax(model.predict_on_batch(next_states_mb), axis=1)) * (1 - dones_mb) targets_full = model.predict_on_batch(states_mb) ind = np.array([i for i in range(batch_size)]) targets_full[[ind], [actions_mb]] = targets model.fit(states_mb, targets_full, epochs=1, verbose=0) if epsilon > epsilon_min: epsilon *= epsilon_decay env.close() if __name__ == '__main__': model = create_dqn_model() train_dqn()
参考：
https://www.ngui.cc/el/2433927.html?action=onClick
https://blog.csdn.net/Zhang_0702_China/article/details/123423637
https://www.jb51.net/article/231665.htm
http://lihuaxi.xjx100.cn/news/1290031.html?action=onClick