【AI深究】深度确定性策略梯度（DDPG）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）| 原理与数学基础、完整案例流程、可视化示范 | Pendulum-v1案例代码演示 | 优缺点与工程建议

大家好，我是爱酱。继上一篇DQN详解后，本篇我们来系统介绍DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）——一种专为连续动作空间设计的深度强化学习算法。DDPG结合了确定性策略梯度和DQN的关键技术，广泛应用于机器人控制、自动驾驶等连续控制场景。本文将详细讲解DDPG的原理、数学公式、案例流程和完整代码，风格与上一篇DQN一致，便于新手和进阶者理解和实操。

注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

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一、DDPG算法简介

DDPG是一种基于Actor-Critic框架的深度强化学习算法，能够直接在连续动作空间下学习最优策略。它融合了DQN的经验回放和目标网络技术，同时采用确定性策略输出连续动作，通过为动作添加噪声实现探索。

不了解DQN的同学或者想重温的伙伴可以看我之前介绍DQN的文章，传送门在此：

【AI深究】深度Q网络（DQN）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）| 原理与数学基础、案例流程（CartPole示例）| 案例代码演示 | 关键点与工程建议-优快云博客

主要特点：

• 适用于连续动作空间

• Actor-Critic结构：分别用策略网络（Actor）和价值网络（Critic）建模

• 经验回放与目标网络提升训练稳定性

• 训练时动作加噪声，增强探索能力

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二、DDPG算法原理与数学公式

1. 策略与目标

DDPG采用确定性策略，直接输出动作，目标是最大化累积期望回报：

其中为Actor网络参数，为策略分布。

2. Critic网络（Q函数）更新

Critic网络近似动作价值函数，目标是最小化TD误差：

其中目标Q值为：

和为目标网络。

3. Actor网络更新

Actor目标是最大化Critic输出的Q值，采用策略梯度：

即通过链式法则更新Actor参数。

4. 目标网络软更新