在强化学习的广袤天地里，深度Q网络（DQN）凭借着深度学习与Q学习的巧妙融合，在众多场景中崭露头角，像在Atari游戏领域就取得了令人瞩目的成绩。不过，当面对非马尔可夫环境时，DQN却遭遇了不小的挑战。在这样的环境中，智能体的未来状态不仅取决于当前状态和采取的动作，还和过去的历史状态紧密相关，这无疑给传统DQN的应用带来了阻碍。但科研人员们并未就此却步，一系列改进策略应运而生，为DQN在非马尔可夫环境中开辟出了新的道路。
传统DQN的局限与非马尔可夫环境的挑战
传统的DQN构建在马尔可夫决策过程（MDP）的基础之上，其核心假设是环境具备马尔可夫性，也就是说，智能体在当下状态采取某个动作后，转移到的下一个状态的概率，仅仅取决于当前状态和动作，和过去的状态毫无关联。基于这一假设，DQN通过经验回放机制来存储和随机采样智能体与环境交互产生的经验，像（状态s、动作a、奖励r、下一个状态s'）这些信息，以此打破数据间的时间相关性，让训练过程更加稳定。同时，目标网络的引入，也进一步增强了训练的稳定性。
然而，现实世界里的许多环境并不满足马尔可夫性。以自动驾驶为例，车辆在道路上行驶时，前方的路况不仅受当下车辆的位置、速度影响，还和过去一段时间内车辆的行驶轨迹、周边车辆的历史行为等因素有关。在这种非马尔可夫环境下，传统DQN因为无法充分利用历史信息，很难准确地学习到最优策略，导致决策质量大打折扣。
改进策略1：记忆增强型DQN
为了让DQN能够有效处理历史信息，研究人员提出了记忆增强型DQN。这类方法通常会引入额外的记忆模块，像是循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
以LSTM为例，它内部的记忆单元能够存储和更新长期依赖信息。在智能客服场景中，当用户提出一系列相关问题时，使用了LSTM的DQN可以记住之前的问题和回答，从而更好地理解用户的意图，给出更准确的回复。在训练过程中，这些记忆模块会和传统的DQN网络结构协同工作，让智能体在决策时，既能考虑当前状态，又能参考过去的经验，大大提升了在非马尔可夫环境中的决策能力。
改进策略2：基于模型的强化学习结合
将基于模型的强化学习和DQN相结合，也是应对非马尔可夫环境的有效手段。基于模型的强化学习旨在学习环境的动态模型，也就是状态转移函数和奖励函数。通过这个模型，智能体可以在虚拟环境中进行模拟和规划，预测不同动作可能带来的后果。
在物流配送路线规划中，智能体可以先利用历史数据学习交通状况随时间变化的模型，然后结合DQN，根据当前的订单信息、车辆位置以及预测的交通状况，选择最优的配送路线。这种结合方式，使得智能体在面对非马尔可夫环境时，能够通过模型对未来状态进行更准确的预测，从而制定出更合理的策略。
改进策略3：多智能体协作与信息共享
在一些非马尔可夫环境下，多个智能体之间的协作和信息共享能够帮助它们更好地适应环境。多个智能体可以共同收集环境信息，通过信息共享，每个智能体都能获取到更全面的信息，弥补自身对历史信息感知的不足。
在分布式传感器网络监测任务中，各个传感器节点可以看作是智能体，它们通过共享监测数据，让每个节点都能了解到整个监测区域的历史和当前状态，进而更准确地判断异常情况。在这种多智能体协作的DQN框架下，智能体之间可以通过通信机制交换信息，共同学习最优策略，有效提升在非马尔可夫环境中的性能。
实验验证与效果评估
不少研究通过实验验证了这些改进策略的有效性。在模拟的非马尔可夫交通环境实验中，使用记忆增强型DQN的智能体，相比传统DQN，平均旅行时间缩短了20%，有效减少了交通拥堵。在多智能体协作的物流配送实验里，引入信息共享机制的DQN，配送效率提高了15%，成本降低了10%，充分展示了改进策略在非马尔可夫环境中的优势。
尽管当前针对非马尔可夫环境的DQN改进策略已经取得了一定成果，但仍面临着一些挑战，比如计算复杂度增加、模型可解释性变差等。未来，随着研究的持续深入，相信会有更多高效、可解释性强的方法涌现，进一步拓展DQN在非马尔可夫环境中的应用边界，为自动驾驶、智能物流、智能医疗等领域带来更多创新和突破 。
