Q-learning与DeepQ-learning的收敛时间比较

在Q-learning中，我们使用表格来存储Q值，每个状态和动作都有一个单独的条目。对于有限的状态空间和动作空间，这种方法非常有效。然而，在大型状态空间中使用表格变得不切实际。这就是Deep Q-learning的诞生原因，它使用神经网络来近似Q值函数。虽然Deep Q-learning相对于Q-learning有更好的性能，但会遇到网络的收敛问题。

一种解决方法是使用Experience Replay和Fixed Q-targets。Experience Replay储存代理和环境的交互，这些交互将用于神经网络的训练，以增强样本的独立性。Fixed Q-targets意味着使用一个固定的Q网络来生成目标值，这种网络只在一段时间后更新，而不是每一步都更新。

以下是使用PyTorch实现的Deep Q-learning示例代码：

import gym
import torch
import random
import numpy as np
from collections import deque
import matplotlib.pyplot as plt

env = gym.make('CartPole-v0')
state_size = env.observation_space.shape[0]
action_size = env.action_space.n
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
        self.target_model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(self.state_size, 24),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(24, 24),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(24, self.action_size)
        )
        model.to(device)
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state, test=False):
        if not test and np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)