1、dqn算法步骤深度Q网络(DQN)算法是深度学习中用于解决强化学习问题的一种方法。以下是其详细步骤：1 .初始化replaymemoryD：这个内存是一个存储经验回放的缓冲区，容量为N。每一个经验回放是一个四元组(s,a,r,s),其中S是状态，a是动作，r是奖励，s是下一个状态。2 .初始化Q值网络：使用一个深度神经网络作为Q值网络，并初始化其权重参数。这个网络将接收游戏的状态作为输入,并输出每个动作的Q值。3 .设定游戏片段总数M：这是整个强化学习过程要进行的总的游戏片段数量。4 .初始化网络输入：对于每一个游戏片段，首先需要初始化网络的输入。这个输入通常是一个大小为84x84x4的张量，
2、其中包含了当前游戏画面的RGB值以及一个额外的通道用于表示该画面是否是游戏的开始画面。然后,通过网络计算出每个动作的Q值,选择具有最大Q值的动作执行。5 .选择动作：以一定的概率随机选择动作，或者根据当前状态下的Q值选择动作。这种策略被称为-greedy策略，其中是随机选择的概率。6 .执行动作并获得反馈：将选择的动作执行在游戏中，并获得游戏给出的奖励以及下一个状态。7 .计算下一个状态的Q值：使用当前网络的输出作为下一个状态的Q值。8 .将状态和经验回放存入replaymemoryD：将当前状态以及获得的所有信息存入replaymemoryD中。9 .从replaymemoryD中随机抽取minibatch的经验回放：每次从replaymemoryD中随机抽取minibatch个经验回放用于训练。10 .计算目标值：对于每一个抽取的经验回放，计算其目标值（即执行动作后的奖励加上下一个状态的Q值）。IL更新Q值网络：使用随机梯度下降（SGD）算法更新Q值网络的权重，以最小化预测的Q值与目标值之间的差异。通过以上步骤，DQN算法能够在强化学习问题中实现高效的学习和优化。
