强化学习系列（3）：深度Q网络的改进（Double DQN、Dueling DQN等）

强化学习系列（3）：深度Q网络的改进（Double DQN、Dueling DQN等）

一、Double DQN原理

解决的问题

在传统的DQN中，由于目标Q值的计算方式，容易出现对Q值的高估问题。这是因为在选择动作和计算目标Q值时都使用了目标网络中对Q值的估计，可能会导致选择到被高估的动作，从而使得训练不稳定，最终影响策略的学习效果。

改进思路

Double DQN通过解耦动作选择和动作评估这两个过程来缓解高估问题。具体来说，它在计算目标Q值时，利用当前的训练网络（也就是策略网络）来选择动作，而利用目标网络来评估该动作对应的Q值。这样就使得选择动作和评估动作来自不同的网络估计，减少了对Q值的过度乐观估计。

算法伪代码对比

# 传统DQN伪代码（关键部分）
for each step in episode:
    action = choose_action(state, policy_net)
    next_state, reward, done = take_action(action)
    q_target = reward + gamma * max_a(Q_target(next_state, a))
    update(policy_net, q_target)

# Double DQN伪代码（关键部分）
for each step in episode:
    action = choose_action(state, policy_net)
    next_state, reward, done = take_action(action)
    best_action = choose_action(next_state, policy_net)
    q_target = reward + gamma * Q_target(next_state, best_action)
    update(policy_net, q_target)

代码示例（Python基于之前DQN代码修改）

# 在计算目标Q值部分进行修改
for episode in range(num_episodes):
    state, _ = env.reset()
    state = torch.tensor(state, dtype=torch.float).unsqueeze(0)
    done = False
    while not done:
        # 选择动作等过程不变（省略部分重复代码）
        # 计算目标Q值
        best_action = torch.argmax(</