使用PyTorch实现深度Q网络（DQN）的深度强化学习示例_python 深度q网络

深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，它使用深度学习模型来表示和学习环境的复杂性，同时使用强化学习的方法来进行决策和优化。下面是一个使用PyTorch实现的深度Q网络（DQN）的例子，这是一种常用的深度强化学习算法。  首先，我们需要定义一个神经网络模型来表示Q函数。这个模型接收一个状态作为输入，输出每个动作的Q值。

import torch
import torch.nn as nn
 
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(DQN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, output_dim)
 
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

然后，我们需要定义一个代理类来实现DQN的学习算法。这个类需要实现以下几个主要的方法：

• select_action：根据当前的状态和Q函数选择一个动作。
• store_transition：存储一次转移的经验，包括当前状态、动作、奖励和下一个状态。
• learn：从存储的经验中随机抽取一批经验，