在强化学习领域，深度Q网络（DQN）作为深度强化学习的经典算法，在平稳环境下取得了诸多亮眼成果，如在Atari游戏中实现超越人类水平的表现。但现实世界更多呈现出非平稳性，如自动驾驶场景中路况的复杂多变、金融市场的动态波动等，这对DQN提出了严峻挑战。如何让DQN在非平稳环境下调整学习策略，已成为当下研究的热点与关键。
非平稳环境对深度Q网络的挑战
在平稳环境中，环境状态转移概率和奖励函数相对稳定，DQN能通过不断学习逼近最优策略。但在非平稳环境下，情况截然不同。
环境的动态变化会导致之前学习到的Q值函数迅速失效。比如在物流配送路径规划中，若遇到突发交通事故导致道路临时封闭，原有的路径规划策略（基于之前路况学习得到）就不再适用。这是因为非平稳环境下，状态转移概率和奖励函数随时可能改变，使得DQN难以依据旧有经验做出准确决策。
数据分布的漂移也是一大难题。随着时间推移，环境变化会使收集到的数据分布发生改变。在图像识别用于工业缺陷检测的场景中，若生产工艺进行了调整，新生产的产品图像特征与旧数据中的特征存在差异，基于旧数据训练的DQN在检测新产品缺陷时，性能会大幅下降。
此外，非平稳环境下，智能体探索与利用的平衡更难把握。由于环境的不确定性增加，智能体如果过度依赖之前探索得到的经验（利用），可能会在环境变化时无法及时调整策略；而如果过度探索新的状态 - 动作对，又会消耗大量资源，且在数据稀缺的情况下，难以快速学习到有效的策略。
深度Q网络的学习策略调整方向
改进经验回放机制
传统的经验回放是将智能体的经历（状态、动作、奖励、下一个状态）存储在经验池中，随机采样进行学习。在非平稳环境下，可采用优先经验回放（PER）。PER根据经验的重要性对样本进行采样，重要性高的样本（如在环境变化关键节点产生的经验）被采样的概率更大。例如在智能电网调度中，当出现用电高峰或设备故障等特殊情况时，这些时刻产生的调度经验对学习应对非平稳环境下的策略至关重要，PER能让DQN更频繁地学习这些关键经验，加快策略调整速度。
还可以引入基于时间的经验回放，即对近期的经验赋予更高的权重。因为在非平稳环境中，近期的经验更能反映当前环境的特性。在股票交易策略学习中，近期股票市场的波动情况对预测未来走势和制定交易策略更具参考价值，通过这种方式，DQN能更及时地适应环境变化。
动态调整学习率
固定的学习率在非平稳环境下难以满足需求。可以采用自适应学习率策略，根据环境变化的剧烈程度调整学习率。当检测到环境变化较大时，增大学习率，使DQN能够快速更新策略以适应新环境；当环境相对稳定时，减小学习率，让策略更加稳定地收敛。例如在机器人在复杂环境下执行任务时，若环境突然出现障碍物布局改变等大的变化，增大学习率能让机器人迅速调整行动策略；而在环境相对稳定的阶段，较小的学习率有助于机器人巩固已学习到的有效策略。
引入多模型融合
可以训练多个DQN模型，每个模型关注环境的不同方面或在不同阶段进行训练。然后通过模型融合的方式，综合多个模型的决策结果。在自动驾驶中，一个模型可以专注于正常路况下的驾驶策略，另一个模型专注于应对恶劣天气等特殊情况。在实际决策时，根据当前环境状态对不同模型的输出进行加权融合，从而提高在非平稳环境下决策的鲁棒性。
实际案例分析
在智能交通信号灯控制中，城市交通流量呈现出明显的非平稳性，早晚高峰、突发交通事故等都会导致交通流量的大幅变化。传统的DQN在控制信号灯时，难以快速适应这些变化，导致交通拥堵加剧。
采用改进策略后的DQN，通过优先经验回放，对交通拥堵时段信号灯切换的经验进行重点学习；同时，根据交通流量变化的实时监测，动态调整学习率，在交通流量突变时加大学习率，快速优化信号灯控制策略。经过实际测试，相较于传统DQN，改进后的DQN能使路口平均等待时间缩短20% - 30%，有效缓解了交通拥堵。
在工业生产过程控制中，生产环境会因原材料质量波动、设备老化等因素呈现非平稳性。某工厂利用多模型融合的DQN策略，不同模型分别针对原材料质量变化、设备不同运行阶段进行训练。在实际生产中，根据实时监测的原材料质量和设备状态，融合多个模型的决策，实现了生产过程的稳定控制，产品次品率降低了15% - 20%。
在非平稳环境下对深度Q网络学习策略的优化，是推动强化学习在现实复杂场景中广泛应用的关键。尽管目前取得了一些进展，但仍面临诸多挑战，如如何更准确地检测环境变化、如何进一步提高多模型融合的效率等。未来，随着研究的不断深入，相信深度Q网络在非平稳环境下将展现出更强大的适应性和决策能力，为自动驾驶、智能金融、工业自动化等领域带来更多突破 。