帝京日语宋老师1. 强化学习实战：DQN与Q-learning路径规划对比
在AI领域，强化学习一直以其"试错学习"的独特魅力吸引着研究者。今天我要分享的是一个有趣的实验：让红色方格在网格世界中自主寻找通往黄色目标的最优路径，同时避开障碍物。这个看似简单的任务背后，却蕴含着Q-learning和DQN这两种重要算法的核心思想差异。
我最初接触这个问题时，以为用传统Q-learning就能轻松解决。但实际编码后发现，当环境复杂度稍微提升，Q-learning的训练时间就会呈指数级增长。而改用DQN后，同样的任务训练时间从半小时缩短到了3分钟。这个鲜明的对比促使我深入研究了两种算法的内在机制，下面就把我的实践心得完整分享给大家。
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2. 实验环境与问题定义
2.1 网格世界构建
我们设计的实验环境是一个10×10的离散网格空间，包含以下元素：
- 红色方格：智能体，初始位置固定在(0,0)
- 黄色圆圈：目标位置，固定于(9,9)
- 黑色障碍：随机分布的不可通行区域，约占15%格子
状态空间定义为智能体的坐标(x,y)，动作空间包含上、下、左、右四个基本移动方向。奖励函数设计如下：
- 到达目标：+100
- 撞到障碍：-10
- 每步移动：-1（鼓励高效路径）
- 出界：-5（保持动作有效）
关键点：奖励函数的设计需要平衡稀疏奖励问题。初期尝试时只设置终点奖励，导致学习效率极低。加入步数惩罚后，智能体才开始真正学习有效路径。
2.2 算法评估指标
我们主要关注三个核心指标：
- 训练时间：达到90%成功率所需时间
- 收敛步数：稳定后平均需要多少步到达目标
- 鲁棒性：对障碍物分布变化的适应能力
3. Q-learning算法实现与优化
3.1 基础实现
Q-learning作为经典的表格型强化学习算法，其核心是维护一个Q-table，记录每个状态-动作对的预期收益。基础实现代码如下：
python复制import numpy as np
class QLearningAgent:
def __init__(self, grid_size=10, alpha=0.1, gamma=0.95, epsilon=0.1):
self.q_table = np.zeros((gri