Deep Q-Learning深度增强学习算法

DQN算法

由于某些环境中状态过多，通过传统Q-learning的方法，维护一张规模巨大的Q表显然是不现实的。DQN利用神经网络代替了Q表，只需要通过对实际训练的采样数据进行训练，就可以近似模拟Q表的数值

• 初始化记忆库D
• 初始化Q估计神经网络 => Q_eval
• 初始化Q现实神经网络 => Q_real
• For episode = 1 in M
  
  • 初始化序列s_t = {x1, x2, … ,xn}
    For step = 1 in T
    
    • 根据贪心算法选择action => a_t
    • agent执行a_t，得到环境的reward => r_t和下一步的states => s_t_next
    • 在D中存储与更新样本：{s_t, a_t, r_t, s_t_next}
    • 在D中随机选择一批样本：{s_j, a_j, r_j, s_j_next}
    • 在Q_real中,根据Q-learning算法计算状态s_j_next的真实Q值 => Q_real(s_j)
    • 在Q_eval中，计算状态s_j的Q值 => Q_eval(s_j)，与Q_real(s_j) 做差，利用梯度下降算法，优化参数
    • 每隔C步更新神经网络，即将Q_eval的参数赋值给Q_real

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以下为英文DQN算法