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强化学习库：Ray二次开发_（6）.Ray中的算法实现：DQN.docx

发布：2025-03-27约1.02万字共16页下载文档

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Ray中的算法实现：DQN

在前一节中，我们介绍了Ray的基本架构和如何使用Ray进行分布式计算。本节将深入探讨如何在Ray中实现深度Q网络（DQN）算法。DQN是强化学习中的一种重要算法，它结合了深度学习和Q学习，能够在高维度的观测空间中学习复杂的策略。我们将通过一个具体的应用示例来讲解DQN在Ray中的实现过程，包括环境设置、算法配置、训练过程和评估方法。

DQN算法原理

1.Q学习基础

Q学习是一种基于值的强化学习方法，它通过学习一个动作值函数（Q函数）来选择最优策略。Q函数表示在某个状态采取某个动作后，能够获得的长期奖励的期望值。Q学习的核心更

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