DQN基本原理

DQN算法作为强化学习领域的革新，首度在多款Atari游戏上展现出与人类相匹敌或超越的性能。本文旨在深入剖析DQN的核心机制，并通过PyTorch引领读者掌握DQN智能体在解决月球车着陆任务中的应用。首先，我们深入探讨了表格型强化学习算法面临的挑战，尤其是在处理大规模状态和动作空间时的局限性。随后，我们将目光转向神经网络如何通过拟合Q函数，以适应复杂多变的环境。DQN通过巧妙地引入经验重放池与目标网络的延迟更新机制，显著优化了传统神经网络的训练策略，实现了更加稳定、高效的智能体训练过程。

编程实现

2.1 引入库

import gym
import random
import torch
import numpy as np
from collections import deque
import matplotlib.pyplot as plt

2.2 实例化环境与智能体

env = gym.make('LunarLander-v2')
env.seed(0)
print('State shape: ', env.observation_space.shape)
print('Number of actions: ', env.action_space.n)

2.3 训练DQN智能体

from dqn_agent import Agent

def train_agent(agent, env, n_episodes):
    scores = []
    for episode in range(n_episodes):
        state = env.reset()
        score = 0
        for step in range(200):
            action = agent.act(state)
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)
            agent.step(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            score += reward
            if done:
                break
        scores.append(score)
        print(f"Episode {episode}: Score = {score}")
    return scores

agent = Agent(state_size=env.observation_space.shape[0], action_size=env.action_space.n, seed=0)
scores = train_agent(agent, env, 500)

2.4 DQN智能体实现文件dqn_agent.py

在这个文件中，实现DQN智能体的关键组件被详细描述：

class Agent:
    # Q网络、经验回放缓冲区、学习方法等核心组件的实现代码

观看训练好的智能体

训练结束后，我们可以对智能体进行验证：

agent.qnetwork_local.load_state_dict(torch.load('checkpoint.pth'))
for i in range(3):
    state = env.reset()
    for j in range(200):
        action = agent.act(state)
        env.render()
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        if done:
            break
    env.close()

代码下载

详细实现代码可以通过访问以下资源获得：DRL基础（十）——深度Q网络 (DQN)完全教程【附代码】。该教程提供完整的步骤和示例，包括如何生成训练曲线图、动作选择分布图等，以直观展示智能体学习过程及其性能提升。

本文提供了从理论到实践的全方位指导，从DQN的基本原理到具体实现，再到月球车着陆任务的案例分析，旨在帮助读者深入理解并熟练运用DQN在复杂环境中的应用。通过实际编程实践，读者不仅能够掌握DQN在强化学习领域的核心能力，还能领略到其在解决实际问题时的强大潜力。