深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是一种结合了深度学习和Q学习的强化学习算法，由DeepMind在2015年提出。
1. 算法介绍
DQN算法通过使用深度神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q-learning在处理具有大量状态和动作的复杂问题时的局限性。在DQN中，神经网络的输入是环境的状态，输出是对应于各个可能动作的Q值。
2. 核心概念
状态（State）：智能体在每个时间步观察到的环境当前状态。
- 动作（Action）：智能体在每个时间步选择的动作，以影响环境并获取奖励。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后从环境中获得的反馈，用于指导学习过程。
3. 技术特点
- 经验回放（Experience Replay）：DQN会将智能体的经验（状态、动作、奖励、新状态）存储在一个数据集中，然后从中随机抽取样本进行学习，以打破数据之间的相关性并提高学习效率。
- 目标网络（Target Network）：DQN引入一个目标网络来稳定学习过程。目标网络定期从主网络复制参数，用以计算一个更加稳定的Q值估计，有助于缓解学习过程中的不稳定性和过度估计的问题。
- 损失函数（Loss Function）：DQN的损失函数基于均方误差（MSE）来计算预测Q值与目标Q值之间的差异，通过梯度下降等优化算法来最小化这个损失函数，从而更新Q网络的参数。
4. 算法步骤
- 初始化：初始化经验池，随机初始化Q网络的参数，并初始化目标网络，其参数与Q网络相同。
- 获取初始状态：智能体从环境中获取初始状态。
- 选择动作：智能体根据当前状态和ε-贪心策略选择动作。
- 执行动作并观察：智能体执行动作并观察新的状态和获得的奖励。
- 存储经验：将经验（状态、动作、奖励、新状态）存储在经验池中。
- 样本抽取与学习：从经验池中随机抽取样本，并使用这些样本来更新Q网络。
- 目标网络更新：定期将Q网络的参数复制到目标网络。
5. 性能和稳定性
DQN通过引入目标网络和经验回放机制，提高了模型的稳定性和性能。这些机制有助于减少学习过程中的不稳定性，使得DQN能够在复杂环境中学习有效的策略。
6. DQN求解机器人路径规划
6.1基本原理
- 状态空间：在路径规划问题中，状态通常表示为机器人当前的位置或状态，以及与目标位置的关系。
- 动作空间：动作空间定义了机器人可以采取的所有可能的动作，如移动到相邻的位置。
- 奖励函数：奖励函数定义了机器人在执行动作后获得的即时奖励。在路径规划中，奖励可以设置为负的移动成本或与目标位置的接近程度。
- Q值函数：Q值函数评估在给定状态下采取特定动作的期望累积奖励。DQN使用深度神经网络来近似Q值函数。
6.2算法步骤
- 环境设置：定义路径规划问题的环境，包括状态空间、动作空间、奖励函数等。
- DQN网络设计：设计一个深度神经网络作为Q值函数的近似。网络输入是状态，输出是动作的Q值。
- 训练：使用DQN算法训练网络。在训练过程中，机器人与环境交互，收集经验，并通过经验回放更新网络。
- 路径规划：在训练完成后，使用训练好的DQN网络来规划路径。机器人根据当前状态和Q值函数选择最优动作，逐步接近目标位置。
7.部分MATLAB代码
%% 画图
figure
plot(curve,'r-',LineWidth=2);
figure
imagesc(~map)
hold on
plot(state_mark(:,2),state_mark(:,1),'c-',LineWidth=2);
colormap('gray')
scatter(start_state_pos(2) ,start_state_pos(1),'MarkerEdgeColor',[0 0 1],'MarkerFaceColor',[0 0 1], 'LineWidth',1);%start point
scatter(target_state_pos(2),target_state_pos(1),'MarkerEdgeColor',[0 1 0],'MarkerFaceColor',[0 1 0], 'LineWidth',1);%goal point
text(start_state_pos(2),start_state_pos(1),'起点','Color','red','FontSize',10);%显示start字符
text(target_state_pos(2),target_state_pos(1),'终点','Color','red','FontSize',10);%显示goal字符
title('基于DQN的机器人路径规划')
8.部分结果
DQN的结构图：
结果图：
