深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）近年来在游戏AI领域取得了显著的成果，其中深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是最具代表性的方法之一。DQN结合了深度学习强大的函数逼近能力和强化学习的策略优化能力，使得AI能够在复杂的游戏环境中学习到高效的策略。然而，DQN的训练过程往往耗时较长，为了加速这一过程，研究者们提出了多种改进方法，其中优先经验回放（Prioritized Experience Replay, PER）是一项非常重要的技术。
DQN的核心思想是使用一个深度神经网络来近似Q值函数，即给定一个状态（state）和动作（action），网络能够输出该状态下采取该动作的预期回报（Q值）。训练过程中，DQN通过与环境交互收集经验数据（状态、动作、奖励、下一状态），并将这些数据存储到经验回放缓冲区（Experience Replay Buffer）中。在训练时，DQN从缓冲区中随机采样一批经验数据来更新网络参数，以减小样本间的相关性，提高训练稳定性。
尽管随机采样在一定程度上能够提高训练效率，但它没有考虑到不同经验的重要性。在实际游戏中，某些经验（如导致高奖励或低奖励的状态转移）对于学习有效的策略更为重要。优先经验回放技术正是基于这一思想，它根据经验的重要性赋予每个经验不同的采样概率。
在PER中，每个经验的重要性通常通过其时间差分误差（Temporal Difference Error, TD-Error）来衡量。TD-Error反映了当前Q值估计与基于贝尔曼方程计算的目标Q值之间的差异。TD-Error越大，说明该经验对于纠正当前策略的错误越重要，因此应该被更频繁地采样。
根据TD-Error，可以为每个经验分配一个优先级，并根据优先级计算采样概率。为了保证采样的多样性，避免某些高优先级经验被过度采样，PER还引入了一个重要性采样权重（Importance Sampling Weight），用于在更新网络参数时校正偏差。
// 伪代码示例：计算采样概率和权重
for each experience e in buffer:
calculate TD-Error(e)
priority(e) = abs(TD-Error(e)) + epsilon // 添加一个小的常数epsilon以避免除零错误
normalize priorities to get sampling probabilities
for each update step:
sample a batch of experiences based on probabilities
calculate importance sampling weights for the sampled experiences
update Q-network using the sampled experiences and weights
实验表明，采用优先经验回放的DQN在游戏AI中能够显著加速学习进程，提高最终策略的性能。例如，在经典的Atari游戏集上，PER-DQN相比传统DQN能够更快地学习到高分策略。此外，PER技术也被广泛应用于其他领域的强化学习问题中，如自动驾驶、机器人控制等。
优先经验回放是深度强化学习DQN中一项重要的改进技术，它通过赋予不同经验不同的采样概率，加速了学习进程，提高了游戏AI的智能水平。随着研究的深入，相信PER技术将在更多领域展现出其巨大的潜力。