基于DQN的学习资源难度匹配智能体

下面我将实现一个基于DQN(深度Q网络)的智能体，用于根据用户的学习表现动态匹配适合难度的学习资源。这个系统可以应用于在线教育平台，根据用户的历史表现自动调整推荐资源的难度级别。

1. 环境设置

首先我们需要定义学习环境，这里我创建一个简化的模拟环境：

import numpy as np
import random
from collections import deque
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt# 模拟学习环境
class LearningEnvironment:def __init__(self, num_difficulty_levels=5):self.num_difficulty_levels = num_difficulty_levelsself.reset()def reset(self):"""重置环境，开始新的学习会话"""# 初始化用户状态： [当前难度级别, 最近5次答题正确率]self.current_difficulty = 2  # 初始难度设为中等self.performance_history = deque([0.5]*5, maxlen=5)  # 初始正确率50%return self._get_state()def _get_state(self):"""获取当前状态表示"""return np.array([self.current_difficulty] + list(self.performance_history))def step(self, action):"""执行动作(改变难度级别)并返回新的状态和奖励action: 0=降低难度, 1=保持, 2=提高难度"""# 根据动作调整难度级别if action == 0 and self.current_difficulty > 0:self.current_difficulty -= 1elif action == 2 and self.current_difficulty < self.num_difficulty_levels - 1:self.current_difficulty += 1# 模拟用户表现：难度越高正确率越低，加入一些随机性base_performance = 0.7 - 0.15 * self.current_difficultyperformance = np.clip(base_performance + random.uniform(-0.1, 0.1), 0.1, 0.9)self.performance_history.append(performance)# 计算奖励：鼓励正确率在40%-70%之间的难度(最佳学习区)if 0.4 <= performance <= 0.7:reward = 1.0elif performance < 0.4:reward = -1.0  # 太难了else:reward = -0.5  # 太简单了# 添加难度变化惩罚，避免频繁变动if action != 1:reward -= 0.1done = False  # 这里设为连续任务，没有终止状态return self._get_state(), reward, done

2. DQN模型定义

接下来我们定义深度Q网络模型：

class DQN(nn.Module):def __init__(self, state_size, action_size, hidden_size=64):super(DQN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(state_size, hidden_size)self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self