深度神经网络构建

• 使用多层感知器或卷积神经网络构建模型，输入历史状态信息，输出预测的动作向量。

经验回放机制

• 将实际游戏经验存储并随机采样，用于模型训练，避免训练数据过于集中。

目标网络与优化策略

• 使用目标网络进行目标函数计算，通过小批量更新策略减少训练的不稳定性。

动作选择策略

• 根据当前状态和目标网络预测值，结合经验回放优化策略，选择最优动作。

简单游戏测试

• 选择一个简单的游戏环境（如Pong或Breakout），训练DQN模型进行基本动作控制。

多目标任务实验

• 验证DQN在需要处理多个目标任务的情况下的性能表现。

环境复杂度测试

• 对于复杂的游戏环境（如ATari游戏集），观察DQN在不同难度级别下的表现差异。

对比实验

• 与其他强化学习算法（如Q-Learning）进行对比，分析DQN在计算效率和性能上的优势。