基于DQN的學習資源難度匹配智能體

基于DQN的學習資源難度匹配智能體

下面我將實現一個基于DQN(深度Q網絡)的智能體,用于根據用戶的學習表現動態匹配適合難度的學習資源。這個系統可以應用于在線教育平臺,根據用戶的歷史表現自動調整推薦資源的難度級別。

1. 環境設置

首先我們需要定義學習環境,這里我創建一個簡化的模擬環境:

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# 模擬學習環境
class LearningEnvironment:def __init__(self, num_difficulty_levels=5):self.num_difficulty_levels = num_difficulty_levelsself.reset()def reset(self):"""重置環境,開始新的學習會話"""# 初始化用戶狀態: [當前難度級別, 最近5次答題正確率]self.current_difficulty = 2  # 初始難度設為中等self.performance_history = deque([0.5]*5, maxlen=5)  # 初始正確率50%return self._get_state()def _get_state(self):"""獲取當前狀態表示"""return np.array([self.current_difficulty] + list(self.performance_history))def step(self, action):"""執行動作(改變難度級別)并返回新的狀態和獎勵action: 0=降低難度, 1=保持, 2=提高難度"""# 根據動作調整難度級別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# 模擬用戶表現:難度越高正確率越低,加入一些隨機性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)# 計算獎勵:鼓勵正確率在40%-70%之間的難度(最佳學習區)if 0.4 <= performance <= 0.7:reward = 1.0elif performance < 0.4:reward = -1.0  # 太難了else:reward = -0.5  # 太簡單了# 添加難度變化懲罰,避免頻繁變動if action != 1:reward -= 0.1done = False  # 這里設為連續任務,沒有終止狀態return self._get_state(), reward, done

2. DQN模型定義

接下來我們定義深度Q網絡模型:

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

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