17、深度Q网络实战指南

深度Q网络实战指南

在强化学习领域，深度Q网络（DQN）是一种强大的工具，可用于解决各种复杂的问题。本文将深入探讨DQN的几种高级变体，包括双DQN（Double DQN）、决斗式DQN（Dueling DQN），并介绍如何将其应用于不同的环境，如CartPole、Mountain Car和Atari游戏。

1. 双DQN超参数调优解决CartPole问题

1.1 超参数调优方法

为了让双DQN在CartPole环境中达到最佳性能，我们可以使用网格搜索技术来探索不同超参数组合。具体步骤如下：
1. 确定要调优的超参数范围，如隐藏层大小、学习率、回放样本大小和目标网络更新频率。
2. 固定随机数生成器，包括Gym环境、epsilon-greedy策略和神经网络权重初始化的随机种子，以确保结果的可重复性。
3. 对于每个超参数组合，训练DQN模型600个episode，并计算最后200个episode的平均总奖励作为性能指标。

1.2 代码实现

import gym
import torch
from collections import deque
import random
import copy
from torch.autograd import Variable

# 创建CartPole环境
env = gym.envs.make("CartPole-v0")

# 重用之前开发的DQN类和gen_epsilon_greedy_policy函数

# 定义深度Q学习函数
def q_learning(env, estimator, n