greedy dqn
时间: 2025-03-26 15:31:06 浏览: 31
### 贪婪DQN算法概述
贪婪DQN(Deep Q-Network)是强化学习领域中的一个重要进展,旨在通过深度神经网络近似Q函数来克服传统Q-learning面临的维度灾难问题。此方法不仅能够处理高维输入空间,还能够在复杂环境中有效地学习策略[^1]。
在贪婪DQN中,“贪婪”通常指的是采用贪心策略选择行动——即总是选取当前估计回报最高的那个动作作为下一步要执行的操作。然而,在实际应用过程中为了平衡探索与利用的关系,一般会结合ε-greedy机制:大部分时间遵循最大预期收益原则行事,但在一定概率下随机挑选其他可能的行为来进行尝试。
### 实现方法
以下是Python语言编写的简化版贪婪DQN实现:
```python
import torch
import random
from collections import deque
class GreedyDQN(torch.nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_size=64):
super(GreedyDQN, self).__init__()
self.fc = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(state_dim, hidden_size),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(hidden_size, action_dim)
)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
def select_action(model, state, epsilon, n_actions):
sample = random.random()
if sample > epsilon:
with torch.no_grad():
q_values = model(state).squeeze(0)
action = q_values.argmax().item() # greedy choice based on current policy
else:
action = random.randrange(n_actions) # exploration by choosing randomly
return action
```
这段代码定义了一个简单的两层全连接神经网络用于表示价值函数,并提供了一种基于给定模型预测的状态值来决定采取何种行为的方法。当`epsilon`参数较大时更倾向于探索未知区域;反之则更多地依据已有经验做出判断。
### 应用场景
贪婪DQN已被广泛应用于各种序列决策问题之中,特别是在游戏AI方面取得了显著成就。例如AlphaGo系列程序就运用了类似的思路去击败人类顶尖棋手。除此之外,该技术还在机器人路径规划、自动驾驶汽车控制等领域展现出巨大潜力[^4]。
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