强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，在解决序列决策问题中展现出了巨大的潜力。特别是在路径规划领域，DQN（Deep Q-Network）作为一种经典的深度强化学习算法，通过深度神经网络来近似Q值函数，有效解决了传统Q-learning在复杂环境中状态空间过大的问题。然而，随着任务复杂度的增加，DQN在处理长序列依赖关系和全局路径优化方面仍存在局限性。近年来，基于Attention机制的Transformer模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域取得了显著成就，其强大的序列建模能力为DQN在路径规划中的应用提供了新的思路。
Attention机制是一种通过计算输入序列中不同位置之间的相关性得分，从而动态调整信息分配的方法。它允许模型在处理每个位置时能够关注到序列中的其他位置，有效捕捉长距离依赖关系。Transformer模型则是完全基于Attention机制构建的，包括编码器和解码器两部分，通过自注意力（Self-Attention）机制和多头注意力（Multi-Head Attention）机制，实现了对输入序列的高效编码和解码。
将Transformer引入DQN框架中，主要是利用其在序列建模方面的优势，提升DQN在处理复杂路径规划任务时的性能。具体而言，可以将Transformer作为DQN中的特征提取器，替代传统的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）。这样，DQN不仅能够捕捉到局部的环境信息，还能更好地理解和利用全局的路径上下文信息。
1. 输入表示：将环境状态编码为一系列的向量表示，作为Transformer的输入。这些向量可以包含位置信息、障碍物信息等。
2. Transformer层：使用多层Transformer编码器对输入序列进行处理，通过自注意力机制捕捉不同位置之间的相关性，生成包含全局路径信息的特征向量。
3. Q值网络：将Transformer输出的特征向量传递给全连接层，输出每个动作的Q值。
4. 训练过程：采用标准的DQN训练流程，通过最小化预测Q值与真实Q值之间的均方误差来更新网络参数。
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
class DQNWithTransformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, action_dim, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward):
super(DQNWithTransformer, self).__init__()
self.transformer_encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead, dim_feedforward=dim_feedforward)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(self.transformer_encoder_layer, num_layers=num_encoder_layers)
self.fc = nn.Linear(d_model, action_dim)
def forward(self, x):
# x: (batch_size, seq_length, input_dim)
x = self.transformer_encoder(x) # (batch_size, seq_length, d_model)
x = x.mean(dim=1) # Average pooling over sequence length
q_values = self.fc(x) # (batch_size, action_dim)
return q_values
# 示例参数
input_dim = 16 # 输入特征维度
action_dim = 4 # 动作空间大小
d_model = 64 # Transformer模型的隐藏层维度
nhead = 8 # 多头注意力中头的数量
num_encoder_layers = 3 # Transformer编码器的层数
dim_feedforward = 256 # 前馈网络的维度
model = DQNWithTransformer(input_dim, action_dim, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward)
实验表明，基于Attention机制的Transformer在DQN中的应用显著提高了路径规划任务的性能。与传统DQN相比，新方法在复杂环境中能够更快地找到最优路径，减少了不必要的探索步骤，提高了决策效率。此外，Transformer的全局路径理解能力有助于避免局部最优解，实现了更加稳健和高效的路径规划。
本文介绍了如何将基于Attention机制的Transformer模型应用于DQN强化学习框架中，以解决路径规划任务中的挑战。通过充分利用Transformer的序列建模能力，新方法在复杂环境中展现出了优异的性能。未来工作将进一步探索Transformer与其他强化学习算法的结合，以及在不同领域中的应用潜力。