使用 TensorFlow 实现 Dueling DQN：step by step 教程
Dueling DQN（Dueling Deep Q-Learning）是强化学习中的一种重要算法，能够更好地估计状态价值和动作优势。本文将引导初学者逐步实现基于 TensorFlow 的 Dueling DQN。
大致流程
实现 Dueling DQN 的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义 Dueling DQN 网络结构 |
| 3 | 实现 Replay Buffer |
| 4 | 训练 Dueling DQN |
| 5 | 测试模型和可视化结果 |
下面，我们将详细讲解每一步所需的代码和说明。
步骤详细说明
1. 导入必要的库
import numpy as np
import tensorflow as tf
from collections import deque
import random
import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了实现 Dueling DQN 所需的库，包括 NumPy、TensorFlow、collections（用于实现 Replay Buffer）、random（用于随机选择样本）、matplotlib（用于可视化）。
2. 定义 Dueling DQN 网络结构
class DuelingDQN(tf.keras.Model):
def __init__(self, action_size):
super(DuelingDQN, self).__init__()
self.input_layer = tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(None, 4))
self.hidden_layer = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')
self.value_fc = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')
self.value = tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear') # 估计状态值
self.advantage_fc = tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu')
self.advantage = tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='linear') # 估计动作优势
def call(self, x):
x = self.input_layer(x)
x = self.hidden_layer(x)
value = self.value_fc(x)
value = self.value(value)
advantage = self.advantage_fc(x)
advantage = self.advantage(advantage)
return value + (advantage - tf.reduce_mean(advantage, axis=1, keepdims=True)) # Dueling DQN
以上代码定义了一个 Dueling DQN 网络，包括输入层、隐藏层、状态值估计层和动作优势估计层。
3. 实现 Replay Buffer
class ReplayBuffer:
def __init__(self, max_size):
self.buffer = deque(maxlen=max_size)
def add(self, experience):
self.buffer.append(experience) # 添加经验
def sample(self, batch_size):
return random.sample(self.buffer, batch_size) # 随机抽取经验
Replay Buffer 用于存储和抽取经验，以便进行有效的训练。
4. 训练 Dueling DQN
def train(env, episodes, buffer, model, batch_size, gamma):
for e in range(episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = model.predict(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
buffer.add((state, action, reward, next_state, done)) # 存储经验
if len(buffer.buffer) > batch_size:
minibatch = buffer.sample(batch_size)
for s, a, r, s_next, d in minibatch:
target = r + gamma * np.max(model.predict(s_next)) * (1 - d)
model.fit(s, target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型
state = next_state
这个函数实现了 Dueling DQN 的训练过程。
5. 测试模型和可视化结果
def test_model(env, model, episodes):
rewards = []
for e in range(episodes):
state = env.reset()
done = False
total_reward = 0
while not done:
action = model.predict(state)
state, reward, done, _ = env.step(action)
total_reward += reward
rewards.append(total_reward)
plt.plot(rewards)
plt.title('Rewards Over Episodes')
plt.show()
在测试阶段，我们将记录每个 episode 的总奖励并绘制结果图。
流程图
flowchart TD
A[导入必要的库] --> B[定义 Dueling DQN 网络]
B --> C[实现 Replay Buffer]
C --> D[训练 Dueling DQN]
D --> E[测试模型和可视化结果]
饼状图
pie
title 训练各步骤占比
"导入库": 15
"定义网络": 25
"实现 Buffer": 20
"训练模型": 30
"测试可视化": 10
结尾
通过上述步骤，你应该能够成功实现一个简单的 Dueling DQN 模型。这个过程中涉及到了强化学习的基本概念，以及深度学习的基本实现。随着你对这些内容的深入了解和实践，未来可以尝试更复杂的深度强化学习算法，提升你的编码能力与理解。希望本篇教程能为你奠定良好的基础！
