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# 使用DQN实现CartPole-v0
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推荐使用Double-DQN去解决，即建立两个初始参数相同的全链接网络target_net，和policy_net。
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## CartPole-v0
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CartPole-v0是open ai gym中的一个经典环境，通过向左(action=0)或向右(action=1)推车能够实现平衡，所以动作空间由两个动作组成。每进行一个step就会给一个reward，如果无法保持平衡那么done等于true，本次episode失败。理想状态下，每个episode至少能进行200个step，也就是说每个episode的reward总和至少为200，step数目至少为200。
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环境建立如下：
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```python
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env = gym.make('CartPole-v0')
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env.seed(1) # 设置env随机种子
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n_states = env.observation_space.shape[0] # 获取总的状态数
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n_actions = env.action_space.n # 获取总的动作数
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```
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## 强化学习基本接口
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```python
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rewards = [] # 记录总的rewards
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moving_average_rewards = [] # 记录总的经滑动平均处理后的rewards
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ep_steps = []
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for i_episode in range(1, cfg.max_episodes+1): # cfg.max_episodes为最大训练的episode数
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state = env.reset() # reset环境状态
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ep_reward = 0
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for i_step in range(1, cfg.max_steps+1): # cfg.max_steps为每个episode的补偿
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action = agent.select_action(state) # 根据当前环境state选择action
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next_state, reward, done, _ = env.step(action) # 更新环境参数
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ep_reward += reward
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agent.memory.push(state, action, reward, next_state, done) # 将state等这些transition存入memory
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state = next_state # 跳转到下一个状态
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agent.update() # 每步更新网络
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if done:
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break
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# 更新target network，复制DQN中的所有weights and biases
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if i_episode % cfg.target_update == 0: # cfg.target_update为target_net的更新频率
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agent.target_net.load_state_dict(agent.policy_net.state_dict())
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print('Episode:', i_episode, ' Reward: %i' %
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int(ep_reward), 'n_steps:', i_step, 'done: ', done,' Explore: %.2f' % agent.epsilon)
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ep_steps.append(i_step)
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rewards.append(ep_reward)
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# 计算滑动窗口的reward
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if i_episode == 1:
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moving_average_rewards.append(ep_reward)
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else:
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moving_average_rewards.append(
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0.9*moving_average_rewards[-1]+0.1*ep_reward)
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```
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## 任务要求
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训练并绘制reward以及滑动平均后的reward随epiosde的变化曲线图并记录超参数写成报告，图示如下：
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### 代码清单
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**main.py**：保存强化学习基本接口，以及相应的超参数，可使用argparse
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**model.py**：保存神经网络，比如全链接网络
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**dqn.py**: 保存算法模型，主要包含select_action和update两个函数
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**memory.py**：保存Replay Buffer
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**plot.py**：保存相关绘制函数
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