6. 能源管理：DQN可以用于智能电网的管理，优化能源分配和消耗，提高能源效率。7. 金融交易：在金融行业，DQN可以用于开发交易策略，通过分析市场数据来预测股票价格走势并做出交易决策。DQN的成功应用展示了深度强化学习在解决现实世界问题中的潜力，随着技术的进步，未来可能会有更多创新的商业应用出现。四、使用PyTorch实...
Dueling DQN(Dueling Double Deep Q-Network)是一种强化学习算法,它是原始DQN算法的改进版。Dueling DQN的核心贡献在于引入了一种新的神经网络架构,该架构能够更有效地区分状态价值和动作优势,从而加快学习过程并提高算法的性能。在传统的DQN中,网络直接输出每个动作的Q值,而在Dueling DQN中,网络输出分为两部分:状态价...
在DQN算法中,我们使用deque实现经验池来存储之前的经验,因为它可以在队尾插入新的经验,并在队首删除最老的经验,从而保持经验池的大小不变。 self.batch_size = batch_size self.gamma = gamma self.lr = lr self.policy_net = DQN(state_dim, action_dim).to(self.device) self.target_net = DQN(state_...
DQN(Deep Q-Network)算法是一种结合了深度学习与强化学习的方法,主要用于解决具有高维观测空间的问题。 1. 基本概念 1.1 Q学习(Q-Learning) Q学习是一种无模型的强化学习算法,它使用Q值(动作价值函数)来评估在给定状态下采取特定动作的优势。现实中的强化学习任务所面临的状态空间往往是连续的,存在无穷多个状态,在...
强化学习是一种机器学习方法,用于训练智能体(agent)在与环境的交互中学习如何做出最优决策。DQN(Deep Q-Network)是强化学习中的一种基于深度神经网络的方法,用于学习最优策略。本文将详细介绍DQN的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是DQN? DQN是一种基于深度神经网络的强化学习方法,其核心思想是利用神经网...
在DQN算法的网络结构中,输入为一张或多张照片,利用卷积网络提取图像特征,之后经过全连接层输出每个动作的动作价值;在Dueling DQN算法的网络结构中,输入同样为一张或多张照片,然后利用卷积网络提取图像特征获取特征向量,输出时会经过两个全连接层分支,分别对应状态价值和优势值,最后将状态价值和优势值相加即可得到每个动...
简单来说:DQN+Actor-Critic =>Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)。 DDPG包括如下特点: actor和critic分别由训练网络和目标网络构成,相当于总共含有4个网络,目的是增强学习过程的稳定性; 引入experience buffer的机制,用于存储agent与环境交互的数据(s_t,a_t,r_t,s_t+1)。experience buffer的容量置为某...
DQN算法的核心是Q-learning算法和深度神经网络的结合。 1.Q-learning算法公式:Q-learning算法通过不断更新Q值来学习最优策略,其更新公式如下: 其中,s_t表示当前状态,a_t表示选择的动作,r_t表示立即回报,s_t+1表示下一个状态,α是学习率,γ是折扣因子。
DQN算法可描述如下: 1. 初始化重播缓冲区。 2. 预处理环境,并把状态S输入DQN, 后者会返回该状态中所有可能的动作的Q值。 3. 用epsilon贪心策略选取一个动作:当有概率epsilon时,我们选择随机动作A,当有概率1-epsilon时,选取具有最高Q值的动作,例如A=argmax(Q(S, A, θ))。 4. 选择了动作A后,智能体在...