2024年4月22日发(作者：)
ddpg算法
DDPG算法，即深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic
Policy Gradient），是Actor-Critic框架下的一种在线式深度强化学
习算法。该算法结合了确定性策略梯度（Deterministic Policy
Gradient，DPG）算法和DQN（Deep Q-Network）的相关技术，
如经验回放和目标网络，主要用于求解连续动作空间上的深度强化学
习问题。
DDPG算法的特点在于其使用了确定性策略，即策略输出的是确
定的动作，而非动作的概率分布。这使得DDPG在连续动作空间的
任务中效果优于DQN，并且收敛速度更快。然而，由于DDPG采用
确定性策略，它无法探索环境，这是其主要的一个缺点。
DDPG算法的内部结构包括Actor网络和Critic网络。Actor
网络负责生成动作，而Critic网络则负责评估Actor网络生成的动作
的好坏，即评估当前状态下采取某个动作的回报。这两个网络都各自
遵从各自的更新法则进行更新，以使得累计期望回报最大化。
DDPG算法在训练过程中，还借鉴了DQN的两个重要技巧：经
验回放和目标网络。经验回放是指智能体将得到的经验数据存储到一
个回放缓冲区（Replay Buffer）中，训练时再从回放缓冲区中随机
抽取一批数据进行训练。这样做可以打破数据之间的关联性，使得训
练更加稳定。目标网络则是指DDPG中Actor和Critic各自有两个
网络：一个在线网络用于选择动作和评估动作，一个目标网络用于计
算目标Q值。目标网络的参数是缓慢更新的，这有助于稳定学习过
程。
总的来说，DDPG算法是一种结合了确定性策略梯度和DQN技
术的深度强化学习算法，适用于连续动作空间的任务。
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