深度Q学习 (DQN) 的起源与应用背景-原创手记-慕课网

深度Q学习（DQN）由David Silver及其团队于2015年在《Nature》期刊上发表，提出了一个使用深度神经网络在高维状态空间进行价值估计的强化学习算法。这项工作在Atari视频游戏上取得了显著的成果，展示了智能体能够通过学习超越人类水平的性能。这一突破性工作开启了AI领域中的连续控制和通用强化学习的广泛研究。

Q-learning等表格型强化学习的局限性与神经网络拟合Q函数 (NFQ) 的提出

传统的表格基强化学习算法如Q-learning，虽然在简单环境中表现出色，但在具有连续状态或大规模离散状态空间的问题中遇到困难。Q-learning需要为每种状态-动作对定义一个表格，当状态空间或动作空间变大时，存储和计算成本变得极高。神经网络拟合Q函数（NFQ）的概念应运而生，它利用神经网络来拟合Q函数，从而能够估计任意状态-动作对的期望未来奖励，适用于复杂环境。

DQN算法的核心改进与工作流程

改进点：

经验重放池：存储智能体与环境交互时产生的状态-动作-奖励-状态对，允许智能体在不依赖于特定序列数据的情况下学习。
目标网络：使用一个与策略网络并行的固定网络来减缓价值估计的更新，这有助于稳定训练过程并防止过拟合。

工作流程示意图：

数据收集：智能体与环境交互，将产生的经验（状态、动作、奖励、下一状态）存储到经验池中。
随机采样：从经验池中随机采样一组数据作为训练样本。
梯度更新：利用采样数据更新Q网络参数，以最小化预测的Q值与期望的Q值之间的平方差。
延迟更新目标网络：定期将策略网络的参数复制到目标网络，以稳定学习过程。

公式：损失函数为预测的Q值与期望的Q值（即目标值）之差的平方。目标值由当前状态的奖励与未来状态的期望最大Q值组成。

PyTorch实现与完整代码示例

环境实例化：

import gym

env = gym.make('CartPole-v1')

智能体设计与训练：

import torch
from dqn_agent import Agent
import numpy as np

class DQN_Agent:
    def __init__(self, state_size, action_size, device):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.device = device
        self.qnetwork = Agent(state_size, action_size, device).to(device)
        self.target_network = Agent(state_size, action_size, device).to(device)
        self.target_network.load_state_dict(self.qnetwork.state_dict())
        self.target_network.eval()
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnetwork.parameters(), lr=0.001)
        self.replay_memory = ReplayMemory(10000)

    def act(self, state):
        with torch.no_grad():
            q_values = self.qnetwork(torch.FloatTensor(state))
            action = torch.argmax(q_values).item()
        return action

    def learn(self):
        if len(self.replay_memory) < 100:
            return
        transitions = self.replay_memory.sample(100)
        states, actions, rewards, next_states = zip(*transitions)
        states = torch.stack(states)
        actions = torch.tensor(actions)
        rewards = torch.tensor(rewards)
        next_states = torch.stack(next_states)
        non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(lambda s: s is not None, next_states)), device=self.device, dtype=torch.bool)
        non_final_next_states = torch.stack([s for s in next_states if s is not None])
        state_action_values = self.qnetwork(states).gather(1, actions.unsqueeze(-1)).squeeze()
        next_state_values = self.target_network(non_final_next_states).max(1)[0].detach()
        expected_state_action_values = rewards + 0.99 * next_state_values * non_final_mask.float()
        loss = ((state_action_values - expected_state_action_values) ** 2).mean()
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()
        self.replay_memory.update(states, actions, rewards, next_states)

智能体训练与评估

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
agent = DQN_Agent(state_size=4, action_size=2, device=device)
num_episodes = 1000

for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    episode_reward = 0

    while not done:
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.replay_memory.push(state, action, reward, next_state)
        agent.learn()
        state = next_state
        episode_reward += reward

    print(f"Episode {episode + 1}: Reward {episode_reward}")
    if episode % 10 == 0:
        print(f"Avg Reward: {agent.replay_memory.avg_reward}")

env.close()

结语与展望

DQN 的出现极大地推动了强化学习领域的发展，特别是对于复杂和连续状态空间环境的解决能力。未来的研究可能集中在提升算法的效率、可解释性，以及在更复杂或动态变化环境中的应用。感兴趣的读者可以探索更多关于强化学习的资源，如深度学习在强化学习中的应用、强化学习的优化方法，以及各类强化学习算法之间的对比分析。