强化学习系列--深度Q网络（DQN算法）_keras dqn

介绍

深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是一种强化学习算法，通过结合深度神经网络和Q-learning算法，用于解决具有高维状态空间的强化学习问题。DQN是由DeepMind提出的，并在解决Atari游戏中取得了显著的成功。

在传统的Q-learning算法中，我们使用一个Q表来存储每个状态动作对的动作值函数。然而，当状态空间非常大时，使用Q表变得非常困难，甚至不可行。DQN通过使用一个深度神经网络来逼近动作值函数，解决了这一问题。

DQN的核心思想是使用深度神经网络来近似动作值函数Q(s, a)。深度神经网络接受状态作为输入，并输出每个动作的动作值。然后，智能体根据当前策略选择动作，并根据环境的反馈进行更新。

DQN算法的训练过程如下（以Q-learning算法为例）：

1. 初始化深度神经网络，用于近似动作值函数。
2. 在每个时间步 t，智能体观察当前状态 s_t，并根据当前策略选择动作 a_t。
3. 执行动作 a_t，观察下一个状态 s_{t+1} 和即时奖励 r_{t+1}。
4. 将 (s_t, a_t, r_{t+1}, s_{t+1}) 添加到经验回放缓冲区中。
5. 从经验回放缓冲区中随机抽样一批样本。
6. 对于每个样本 (s, a, r, s’)，计算目标Q值：
   target = r + γ * max[Q(s’, a’)]
   其中，γ 是折扣因子，max[Q(s’, a’)] 表示在下一个状态 s’ 中选择最大的动作值。
7. 使用梯度下降法更新深度神经网络的参数，最小化预测Q值与目标Q值的差异。
8. 重复步骤2到7，直到达到终止条件。

DQN算法的关键创新之一是使用经验回放缓冲区。通过将样本保存在回放缓冲区中，并随机抽样进行训练，DQN能够减少样本之间的相关性，提高训练的效率和稳定性。

另一个创新是使用目标网络（Target Network）。DQN使用两个神经网络：一个是用于选择动作的行动策略网络（Policy Network），另一个是用于计算目标Q值的目标网络。目标网络的参数定期从行动策略网络中复制，以保持目标Q值的稳定性。

通过结合深度神经网络、经验回放和目标网络，DQN能够处理高维状态空间的强化学习问题，并在许多任务上取得了优秀的性能。

示例代码（pytorch实现）

下面是使用PyTorch实现的深度Q网络（DQN）的示例代码：

import gym
import random
import numpy as np
from collections import deque
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义DQN网络
class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, state_size, action_size):
        super(DQN, self).__init__()
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.fc1 = nn.Linear(state_size, 24)
        self.fc2 = nn.Linear(24, 24)
        self.fc3 = nn.Linear(24, action_size)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 定义DQN Agent
class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.epsilon_min = 0.01
        self.batch_size = 32
        self.model = DQN(state_size, action_size)
        self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=0.001)

    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 random.randrange(self.action_size)
        state = torch.Tensor(state)
        q_values = self.model(state)
        return torch.argmax(q_values).item()

    def replay(self):
        if len(self.memory) < self.batch_size:
            return
        minibatch = random.sample(self.memory, self.batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            state = torch.Tensor(state)
            next_state = torch.Tensor(next_state)
            target = reward
            if not done:
                next_q_values = self.model(next_state)
                target = reward + self.gamma * torch.max(next_q_values).item()
            q_values = self.model(state)
            target_f = q_values.clone().detach()
            target_f[action] = target
            loss = nn.MSELoss()(q_values, target_f.unsqueeze(0))
            self.optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            self.optimizer.step()
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

# 创建强化学习环境
env = gym.make('CartPole-v1')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n

# 创建DQN Agent
agent = DQNAgent(state_size, action_size)

# 训练DQN
num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    t = 0

    while not done:
        env.render()
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        reward = reward if not done else -10
        agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        t += 1

        if done:
            print("Episode: {}, score: {}".format(episode, t))
            break

        agent.replay()

env.close()
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这个示例代码使用了PyTorch库来构建和训练DQN模型。代码中的DQN类定义了一个三层的全连接神经网络作为动作值函数的近似器。DQNAgent类定义了DQN Agent的相关方法，包括存储经验、选择动作、经验回放和更新模型等。在训练过程中，智能体与环境交互，通过经验回放和模型更新来逐步学习最优的动作值函数。

此外，代码中使用了OpenAI Gym来创建强化学习环境，并使用了CartPole-v1问题作为示例环境。如果需要尝试其他环境，可以根据需要更改gym.make()函数的参数。

示例代码（keras实现）

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用深度Q网络（DQN）来解决一个简单的强化学习问题：

import gym
import random
import numpy as np
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定义DQN类
class DQN:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)  # 经验回放缓冲区
        self.gamma = 0.95  # 折扣因子
        self.epsilon = 1.0  # ε-greedy策略的ε值
        self.epsilon_decay = 0.995  # ε衰减因子
        self.epsilon_min = 0.01  # ε的最小值
        self.learning_rate = 0.001  # 学习率
        self.model = self.build_model()  # 构建DQN模型

    def build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=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 random.randrange(self.action_size)  # 随机选择一个动作
        q_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(q_values[0])  # 选择具有最大Q值的动作

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

# 定义强化学习环境
env = gym.make('CartPole-v1')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n

# 创建DQN
agent = DQN(state_size, action_size)

# 训练DQN
batch_size = 32
num_episodes = 1000
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    state = np.reshape(state, [1, state_size])
    done = False
    t = 0

    while not done:
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        reward = reward if not done else -10
        next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size])
        agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state
        t += 1

        if done:
            print("Episode: {}, score: {}".format(episode, t))
            break

        if len(agent.memory) > batch_size:
            agent.replay(batch_size)
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这个示例代码使用DQN算法来解决OpenAI Gym中的CartPole-v1问题，该问题涉及控制杆的平衡。代码中的DQN类定义了DQN算法的相关方法，包括构建模型、存储经验、选择动作、回放经验和更新模型等。在训练过程中，智能体与环境交互，通过经验回放和模型更新逐步学习到最优的动作值函数。训练过程中的每个回合结束后，会输出当前回合的得分（即平衡的时间步数）。