ElegantRL项目DQN算法实战教程：从CartPole到LunarLander

ElegantRL项目DQN算法实战教程：从CartPole到LunarLander

ElegantRL Massively Parallel Deep Reinforcement Learning. 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eleg/ElegantRL

深度强化学习(DRL)作为人工智能领域的重要分支，在近年来取得了显著进展。本文将基于ElegantRL项目，详细介绍如何使用DQN(Deep Q-Network)算法解决两个经典控制问题：CartPole平衡杆问题和LunarLander登月器着陆问题。

一、环境准备与DQN算法简介

在开始实战之前，我们需要理解两个关键概念：

1. Gymnasium环境：这是OpenAI Gym的延续版本，提供了一系列标准化的强化学习环境。本文使用的CartPole-v0和LunarLander-v2都是经典的测试环境。

2. DQN算法：作为深度Q学习的代表，DQN通过神经网络近似Q值函数，结合经验回放(Experience Replay)和固定目标网络(Fixed Target Network)等技术，显著提高了传统Q学习的稳定性。

二、CartPole平衡杆问题实战

CartPole是一个经典的强化学习入门问题，目标是控制小车移动使杆子保持直立不倒下。

2.1 环境参数配置

env_args = {
    'env_name': 'CartPole-v0',
    'state_dim': 4,  # 小车位置、速度、杆角度、角速度
    'action_dim': 2,  # 向左或向右推小车
    'if_discrete': True,
}

2.2 DQN训练关键参数

args = Config(agent_class, env_class, env_args)
args.break_step = int(1e5)  # 最大训练步数
args.net_dims = [64, 32]   # 神经网络中间层维度
args.gamma = 0.95          # 未来奖励的折扣因子

2.3 技术要点解析

1. 状态空间：4维连续状态，包含位置、速度等物理量
2. 动作空间：2维离散动作，简单但需要精确控制
3. 网络结构：采用两层全连接网络(64->32)，适合处理这种低维状态空间
4. 折扣因子：0.95表示算法更关注近期奖励

三、LunarLander登月器着陆问题实战

LunarLander是一个更具挑战性的控制问题，要求登月器平稳降落在指定区域。

3.1 环境参数配置

env_args = {
    'env_name': 'LunarLander-v2',
    'state_dim': 8,  # 包含坐标、速度、角度等多种信息
    'action_dim': 4, # 无动作、左引擎、主引擎、右引擎
    'if_discrete': True,
}

3.2 DQN训练关键参数

args = Config(agent_class, env_class, env_args)
args.break_step = int(4e5)  # 需要更多训练步数
args.explore_rate = 0.1     # 探索率设置
args.net_dims = [128, 64]   # 更大的网络结构

3.3 技术要点解析

1. 状态空间：8维更复杂的状态，包含多个物理量
2. 动作空间：4种引擎组合，控制策略更复杂
3. 网络结构：扩大为128->64的网络以处理更复杂问题
4. 探索策略：设置10%的随机探索率，平衡探索与利用

四、训练与验证流程

ElegantRL项目提供了简洁的训练和验证流程：

1. 训练阶段：调用train_agent函数，自动保存最优模型
2. 验证阶段：加载保存的模型文件(.pth)，使用valid_agent进行可视化验证

train_agent(args)  # 训练
valid_agent(...)   # 验证

五、实际应用建议

1. 硬件选择：可通过gpu_id参数指定GPU加速训练，对于简单问题CPU也足够
2. 参数调优：
   • 对于简单问题(CartPole)，可减小网络规模加快训练
   • 对于复杂问题(LunarLander)，可适当增加训练步数
3. 扩展应用：掌握这两个案例后，可尝试将其扩展到其他类似控制问题

六、总结

通过本教程，我们学习了如何使用ElegantRL项目中的DQN算法解决两类典型的控制问题。从简单的CartPole到复杂的LunarLander，展示了DQN算法在不同复杂度问题上的应用方法。关键点在于：

1. 正确配置环境参数
2. 合理设置网络结构和超参数
3. 理解不同问题的状态和动作空间特点
4. 掌握训练验证的标准流程

希望本教程能帮助读者快速上手深度强化学习的实践应用，为进一步探索更复杂的DRL算法奠定基础。

ElegantRL Massively Parallel Deep Reinforcement Learning. 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/eleg/ElegantRL