DQN算法是一种深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning，DRL），DQN算法是深度学习（Deep Learning）与强化学习（Reinforcement learning）结合的产物，利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，实现了从感知到动作的端到端（End to End）的革命性算法。DQN算法由谷歌的DeepMind团队在NIPS 2013上首次发表，并在Nature 2015上提出由两个网络组成的Nature DQN。
由于tensorflow2相对于tensorflow1更加简介，因此本文代码部分参照莫烦老师的maze环境，将tensorflow1版本的DQN算法修改为tensorflow2版本的DQN算法。
1.算法原理
DQN算法是Q-Learning算法与卷积神经网络结合，解决了Q-Learning在决策时容易产生维度灾难问题。在Q-Learning中有一个状态动作的表格Q-table，主要进行查表操作，当机器人处于某个状态时，通过查表选择Q值最大的动作来执行。Q-Learning的本质就是不断的对Q-table进行更新操作。
与Q-Learning算法相比，DQN算法做了如下改进：
1.使用卷积神经网络来逼近行为值函数来解决维度灾难的问题；
2.使用target Q network来更新target Q解决相关性的问题；
3.使用经验回访Experience Replay来解决样本相关性及非静态分布问题。
图1 DQN算法的网络结构
DQN算法是Q-Learning在深度学习领域的应用。因此，DQN算法需要有个值函数网络，值网络的主要作用就是在高维空间下对Q-table做函数拟合，一个状态动作对(s, a)对应于一个值函数Q(s, a)。Q(s, a)是通过将状态s输入到神经网络中，然后经过神经网络的近似拟合来得出Q(s, a)，然后DQN算法通过e-greedy策略来选择动作a。动作a确定以后，环境对于该动作a会给出一个奖励值r和下一个状态s，依次不断循环，直到训练出一个好的神经网络。
greedy策略是一种贪婪策略，他会选择Q值最大的动作a，但是对于没有出现的状态动作对(s, a)，他没有办法进行选择。因此引入了e-greedy策略，e-greedy策略能够兼顾探索(Exploration)和利用(Exploitation)，探索能够获取环境中更多的信息，不会拘泥于现有的信息；利用是指从现有的信息中获取最大的奖励。e-greedy策略以e的概率从环境中的所有动作中随机抽取一个，以(1-e)的概率选取Q值最大的动作。正是因为兼顾了探索和利用，强化学习才能表现出类人脑的表现。
图2 环境与智能体交互示意图
Nature DQN中引入了两个结构、初始参数完全相同的网络结构来打乱相关性。Main网络中的参数是通过Loss Function，随着反向传播来进行实时更新的，Target网络中的参数则是通过设定的参数每隔多少步来进行更新（在此期间，参数保持不变），将Main网络中的参数复制到Target网络中。Q(s, a; w)是Main网络输出的Q值，Q(s’, a’; w-)是Target网络输出的Q值。通过两个网络可以降低Q值与目标Q值之间的相关性，提高了算法的稳定性。
图2 DQN两个网络训练示意图
DQN算法跟Q-Learning算法一样，也是一种off-policy的的学习算法，既可以学习当前的经历，也可以学习过去的经历、学习别人的经历。经验池(Experience Replay)用来记录这些学习的经历，在训练的时候，随机拿出一些experience来进行学习，从而打乱经历之间的相关性。
图3 DQN算法流程图
DQN算法的损失函数：
DQN算法的伪代码
2.DQN算法代码
本文代码的环境部分是使用莫烦老师的maze环境，将DQN算法的代码修改为tensorflow2的版本，tensorflow2相对与tensorflow1更加简洁易懂。
NetWork类为DQN算法的网络结构，maze环境中的状态为2，动作为4个方向。为了方便收敛，本文使用了三个全连接层，前两个全连接层使用relu激活函数。
图4 maze环境
定义一个store_transition函数用来存储experience，将数据（s，a，r，a'）存入到经验池中，打乱数据之间的关联性。如果self.memory_counter超过经验池的容量，那么从经验池开始覆盖原有部分。
定义一个choose_action函数来选择动作，动作选择遵循e-greedy策略。以(1-e)的概率从环境中的所有动作中随机抽取一个，以e的概率选取Q值最大的动作。
DQN算法在进行训练的时候，首先需要判断Target网络中的参数是否需要更新，如果需要更新，则按照上述公式对Target网络中的参数进行更新。然后从经验池中随机选取minibatch数量的样本来进行训练。随后计算loss进行梯度下降并且更新Main网络的参数。随后增加e的值，减少随机获取动作的概率，提高选取最大Q值动作的概率，最后每隔100个step将loss写入tensorboard，以便实时查看loss的曲线。
源码提取：
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