Week 10 综合实验：DQN 强化学习综合实践

Stable Baselines3 多环境与多方法探索

实验说明

本实验为课后综合性实验，建议用时：1 周。你可以根据兴趣和硬件条件，自由选择不同的环境、网络结构和 DQN 改进方法，深入探索深度强化学习的实际应用与性能对比。支持个人或小组合作。

实验目标

熟练掌握 Stable Baselines3 (SB3) 框架下 DQN 及其改进方法的使用。
能够在多个不同环境（如 LunarLander-v2、CartPole-v1、Atari、MountainCar-v0 等）中训练和评估智能体。
探索并对比不同网络结构（如 MLP、CNN）和 DQN 变体（Double DQN、Dueling DQN、Noisy DQN、PER、Rainbow DQN 等）的效果。
设计并完成有针对性的超参数实验。
培养自主实验设计、结果分析和创新能力。

实验建议与选题方向

1. 环境选择（任选1-2个）

LunarLander-v2（推荐，适合MLP）
CartPole-v1（入门，适合MLP）
MountainCar-v0（适合MLP，难度适中）
Atari 环境（如 BreakoutNoFrameskip-v4，需用CNN，训练时间较长，建议小组合作或只做部分训练）
其他 Gymnasium 支持的离散动作环境

2. 网络结构探索

MLP（多层感知机，适合向量型输入）
CNN（卷积神经网络，适合图像型输入，如 Atari）
自定义网络深度与宽度

3. DQN 改进方法（任选1-2项，或组合）

Double DQN（SB3 默认支持）
Dueling DQN
Noisy DQN（需自定义 policy 或查阅 sb3-contrib）
Prioritized Experience Replay（PER，需 sb3-contrib 或第三方实现）
Rainbow DQN（集成多种改进，需 sb3-contrib）
其他你感兴趣的改进方法

4. 超参数与对比实验

设计对比实验：如不同网络结构、不同 DQN 变体、不同环境、不同超参数（learning_rate、buffer_size、batch_size、exploration_final_eps、gamma 等）
记录每组实验的训练曲线、平均奖励、收敛速度等
分析不同设置对性能的影响

实验流程建议

环境与依赖准备

安装依赖：

pip install "stable-baselines3[extra]" gymnasium[box2d,atari] matplotlib numpy torch tensorboard

选择并测试你要用的环境

基础 DQN 训练与评估
- 以 LunarLander-v2 或 CartPole-v1 为例，完成基础 DQN 训练、评估与可视化
- 记录训练过程与结果
改进方法与网络结构实验
- 选择至少一种 DQN 改进方法（如 Dueling DQN、Noisy DQN、PER、Rainbow DQN 等）
- 尝试不同网络结构（如 MLP、CNN）
- 可在 Atari 环境上尝试 CNN+DQN 或 Rainbow DQN
超参数与对比实验
- 设计并完成至少两组对比实验（如不同网络结构、不同 DQN 变体、不同环境、不同超参数）
- 记录并分析结果
结果可视化与分析
- 使用 TensorBoard 监控训练过程
- 绘制奖励曲线、对比柱状图等
- 分析不同实验的优劣与适用场景
创新与扩展（可选）
- 尝试自定义奖励函数、环境修改、迁移学习等
- 或查阅文献，简要介绍某一前沿方法并尝试实现

实验报告要求

报告内容建议包括：
- 实验设计与选题说明
- 主要实验步骤与关键代码（可用 Jupyter Notebook 展示）
- 主要实验结果（奖励、曲线、对比图等）
- 结果分析与对比
- 主要收获与不足
- 创新点或扩展内容（如有）
支持个人或小组合作（请注明分工）
报告格式不限（Markdown、Word、PDF、Notebook均可）

附录：常见问题与资源

Atari 环境训练慢？
- 可减少训练步数、只做部分训练或用预训练模型分析
Noisy DQN、PER、Rainbow DQN 如何用？
- 参考 sb3-contrib 文档或官方示例
TensorBoard 无法显示？
- 检查日志目录路径，确保已安装 tensorboard
环境无法运行？
- 检查依赖安装，特别是 box2d、atari
更多资料：

祝你探索愉快，欢迎在报告中展示你的发现与创新！