Q - learning 算法 - 深度 Q 网络 - DQN 的改进

TensorFlow 《Q - learning 算法 - 深度 Q 网络 - DQN 的改进》

一、引言

在强化学习领域，Q - learning 算法是一种经典的无模型算法，它通过估计状态 - 动作对的价值（Q 值）来指导智能体做出最优决策。然而，传统的 Q - learning 在处理高维状态空间时面临着严重的挑战，例如维度灾难。为了解决这一问题，深度 Q 网络（Deep Q - Network，DQN）应运而生，它结合了深度学习强大的特征提取能力和 Q - learning 的思想。但 DQN 本身也存在一些局限性，后续研究者们对其进行了一系列的改进。本文将详细介绍 Q - learning 算法、DQN 及其改进方法，并使用 TensorFlow 进行实现。

二、Q - learning 算法

2.1 基本原理

Q - learning 是一种基于价值的强化学习算法，其核心思想是通过迭代更新 Q 表来估计每个状态 - 动作对的最优动作价值。Q 表是一个二维表格，行表示状态，列表示动作，表格中的每个元素 $Q(s, a)$ 表示在状态 $s$ 下采取动作 $a$ 所能获得的期望累积奖励。

Q - learning 的更新公式如下：
[Q(st, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha [r{t+1} + \gamma \max{a} Q(s{t+1}, a) - Q(st, a_t)]]
其中，$\alpha$ 是学习率，控制每次更新的步长；$\gamma$ 是折扣因子，用于权衡当前奖励和未来奖励的重要性；$r{t+1}$ 是在状态 $s_t$ 采取动作 $a_t$ 后获得的即时奖励。

2.2 代码实现（简单示例）

import numpy as np
# 定义状态和动作的数量
num_states = 5
num_actions = 2
# 初始化 Q 表
Q_table = np.zeros((num_states, num_actions))
# 超参数
alpha = 0.1
gamma = 0.9
episodes = 100
for episode in range(episodes):
    # 初始化状态
    state = np.random.randint(0, num_states)
    done = False
    while not done:
        # 选择动作
        action = np.argmax(Q_table[state, :])
        # 模拟环境交互，获得下一个状态和奖励
        next_state = np.random.randint(0, num_states)
        reward = np.random.randint(0, 10)
        # 更新 Q 表
        Q_table[state, action] = Q_table[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q_table[next_state, :]) - Q_table[state, action])
        state = next_state

三、深度 Q 网络（DQN）

3.1 基本原理

DQN 是为了解决传统 Q - learning 在高维状态空间中的问题而提出的。它使用一个深度神经网络来近似 Q 函数，将状态作为输入，输出每个动作的 Q 值。为了提高训练的稳定性，DQN 引入了两个重要的技术：经验回放和目标网络。

• 经验回放：将智能体与环境交互的经验 $(st, a_t, r{t+1}, s_{t+1})$ 存储在一个经验回放缓冲区中，训练时随机从缓冲区中采样一批经验进行学习，这样可以打破数据之间的相关性，提高训练效率。
• 目标网络：使用两个结构相同但参数不同的神经网络，一个用于生成动作（在线网络），另一个用于计算目标 Q 值（目标网络）。目标网络的参数定期从在线网络中复制，这样可以减少目标值的波动，提高训练的稳定性。

3.2 代码实现（使用 TensorFlow）

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
# 定义 DQN 网络
class DQN(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_actions):
        super(DQN, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(num_actions)
    def call(self, x):
        x = self.dense1(x)
        x = self.dense2(x)
        return self.output_layer(x)
# 超参数
num_states = 4
num_actions = 2
gamma = 0.99
epsilon = 0.1
batch_size = 32
memory_size = 1000
target_update_freq = 10
# 初始化网络和经验回放缓冲区
online_network = DQN(num_actions)
target_network = DQN(num_actions)
target_network.set_weights(online_network.get_weights())
memory = []
# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
# 训练函数
def train():
    if len(memory) < batch_size:
        return
    batch = random.sample(memory, batch_size)
    states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch)
    states = np.array(states, dtype=np.float32)
    actions = np.array(actions, dtype=np.int32)
    rewards = np.array(rewards, dtype=np.float32)
    next_states = np.array(next_states, dtype=np.float32)
    dones = np.array(dones, dtype=np.float32)
    with tf.GradientTape() as tape:
        q_values = online_network(states)
        action_masks = tf.one_hot(actions, num_actions)
        selected_q_values = tf.reduce_sum(action_masks * q_values, axis=1)
        next_q_values = target_network(next_states)
        max_next_q_values = tf.reduce_max(next_q_values, axis=1)
        target_q_values = rewards + (1 - dones) * gamma * max_next_q_values
        loss = loss_fn(target_q_values, selected_q_values)
    gradients = tape.gradient(loss, online_network.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, online_network.trainable_variables))
# 训练循环
episodes = 100
for episode in range(episodes):
    state = np.random.rand(num_states)
    done = False
    while not done:
        if np.random.rand() < epsilon:
            action = np.random.randint(0, num_actions)
        else:
            q_values = online_network(np.expand_dims(state, axis=0))
            action = np.argmax(q_values)
        next_state = np.random.rand(num_states)
        reward = np.random.randint(0, 10)
        done = np.random.rand() < 0.1
        if len(memory) >= memory_size:
            memory.pop(0)
        memory.append((state, action, reward, next_state, done))
        train()
        state = next_state
    if episode % target_update_freq == 0:
        target_network.set_weights(online_network.get_weights())

四、DQN 的改进

4.1 双重 DQN（Double DQN）

传统 DQN 在选择目标动作时使用相同的网络来评估和选择动作，这可能会导致 Q 值的高估。双重 DQN 提出使用在线网络来选择动作，使用目标网络来评估动作的 Q 值，从而减少高估的问题。

# 双重 DQN 训练函数
def train_double_dqn():
    if len(memory) < batch_size:
        return
    batch = random.sample(memory, batch_size)
    states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch)
    states = np.array(states, dtype=np.float32)
    actions = np.array(actions, dtype=np.int32)
    rewards = np.array(rewards, dtype=np.float32)
    next_states = np.array(next_states, dtype=np.float32)
    dones = np.array(dones, dtype=np.float32)
    with tf.GradientTape() as tape:
        q_values = online_network(states)
        action_masks = tf.one_hot(actions, num_actions)
        selected_q_values = tf.reduce_sum(action_masks * q_values, axis=1)
        next_online_q_values = online_network(next_states)
        next_actions = tf.argmax(next_online_q_values, axis=1)
        next_target_q_values = target_network(next_states)
        next_action_masks = tf.one_hot(next_actions, num_actions)
        max_next_q_values = tf.reduce_sum(next_action_masks * next_target_q_values, axis=1)
        target_q_values = rewards + (1 - dones) * gamma * max_next_q_values
        loss = loss_fn(target_q_values, selected_q_values)
    gradients = tape.gradient(loss, online_network.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, online_network.trainable_variables))

4.2 优先经验回放（Prioritized Experience Replay）

传统的经验回放是随机采样的，没有考虑不同经验的重要性。优先经验回放根据经验的时间差分误差（TD 误差）来给每个经验分配一个优先级，TD 误差越大，优先级越高，采样时更倾向于选择优先级高的经验，这样可以提高训练效率。

4.3 决斗 DQN（Dueling DQN）

决斗 DQN 将 Q 函数分解为状态价值函数 $V(s)$ 和优势函数 $A(s, a)$，即 $Q(s, a) = V(s) + A(s, a)$。通过这种分解，网络可以分别学习状态的价值和每个动作相对于其他动作的优势，从而提高学习效率。

# 定义决斗 DQN 网络
class DuelingDQN(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_actions):
        super(DuelingDQN, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.value_stream = tf.keras.layers.Dense(1)
        self.advantage_stream = tf.keras.layers.Dense(num_actions)
    def call(self, x):
        x = self.dense1(x)
        x = self.dense2(x)
        value = self.value_stream(x)
        advantage = self.advantage_stream(x)
        q_values = value + (advantage - tf.reduce_mean(advantage, axis=1, keepdims=True))
        return q_values

五、结论

Q - learning 算法是强化学习中的经典算法，DQN 通过引入深度神经网络和经验回放、目标网络等技术，解决了传统 Q - learning 在高维状态空间中的问题。然而，DQN 本身也存在一些局限性，双重 DQN、优先经验回放和决斗 DQN 等改进方法进一步提高了 DQN 的性能和稳定性。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的算法和改进方法。通过 TensorFlow 等深度学习框架，我们可以方便地实现这些算法，推动强化学习在各个领域的应用。