DDPG策略更新细节解释

最新推荐文章于 2025-09-12 22:06:27 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-12 22:06:27 发布 · 5k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

DDPG算法原理

DDPG采用了AC框架，与普通AC不同的是，DDPG的actor采用的是确定性策略梯度下降法得出确定的行为，而不是行为概率分布，而critic则引用了DQN的经历回放策略，使RL学习收敛更快。

DDPG的组成

离线策略学习，与DQN类似，有target网络（拷贝），则actor和critic共4个网络：
critic_target_net
critic_eval_net
actor_target_net
actor_eval_net

1） critic_eval_net参数更新

依据TD_error更新：
在这里插入图片描述
critic_target_net输入包括：下一个状态s_t+1和来自actor_target_net的动作输出值
μ（s_t+1）；
critic_eval_net输入包括：当前状态s_t和由actor_eval_net给出的行为

2） actor_eval_net参数更新

依据确定性策略梯度上升更新：
在这里插入图片描述
基本思想：critic告诉actor，做这个行为a的话，梯度比较大，所以你的参数朝着这个行为梯度方向更新准没错；因此梯度因子中包括行为值函数对行为的梯度和行为策略对参数的梯度。

actor_eval_net输入包括：当前状态s_t
actor_target_net输入包括：下一状态s_t+1

具体更新时包括两个部分：actor_eval_net输出的当前状态s_t下的行为a对actor_eval_net参数的梯度；critic_eval_net输出的Q（s_t,a_t）对行为a的梯度

深度强化学习 DDPG算法 确定性行为策略 策略网络 探索策略 Q网络 软更新 连续型动作 离散型动作
anananajiushiwo的博客
06-20 1935
所谓确定性行为策略，就是一个函数，使得每一步的动作可以通过计算得到。使用一个CNN对函数进行模拟，这个CNN网络被称为策略网络，参数为。智能体在训练的过程中，要兼顾探索和更新。探索是为了探索到完整的动作状态空间，因此引入随机噪声，以将动作的决策过程由确定性转变为一个随机性过程，再从这个随机过程中采样得到动作值。这部分探索噪声只在训练的时候要用到。用另一个神经网络对Q函数进行模拟，参数为。ddpg算法使用软更新以保证训练更加稳定。一定的动作空间内，当前时间步与下一时间步的动作取值具有相关性。汽车的方向盘角度，
DDPG深度确定性策略梯度算法概述
wxq的博客
09-11 1930
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy方法。 可以看作是DQN的改进，在DQN的Q网络基础上引入Actor网络预测一个使Q值最大的动作值，从而能够应对连续动作空间，且使用了DQN中的目标网络和经验复现技巧。 Deep指深度网络，Deterministic指确定性策略也就是Actor输出的是一个动作值而不是动作概率分布，虽然叫Policy Gradient但却是AC架构。
（RL强化学习）A2C PPO DDPG理论和具体算法流程
KNIGHT_HOY的博客
04-18 5093
文章目录ACPPO（proximal Policy Optimization）DDPG（deep deterministic policy gradient）深度确定性策略梯度算法 ps:笔记参考了 强化学习–从DQN到PPO， 流程详解 白话强化学习 AC Actor：输入状态S 输出策略选择动作 Critic：负责计算每个动作的分数 TD-error TD-error就是Actor带权重更新的值 Critic只需要最小化TD-error以此更新网络 AC中的C估算的是V值而不
深度强化学习-DDPG算法原理与代码
热门推荐
weixin_46133643的博客
04-24 8万+
引言 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的离线式(off-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了Deep Q-Network (DQN)算法里面的一些思想。本文就带领大家了解一下这个算法，论文和代码的链接见下方。 论文：https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf 代码：https://github.com/indigoLovee/DDPG 喜欢的话请点个s
【强化学习】DDPG 算法原理及其Python实现
最新发布
大雨的博客
09-12 1872
本文系统介绍了深度确定性策略梯度（DDPG）算法及其实现。首先阐述了强化学习基础概念，包括智能体、环境、状态等核心要素。重点剖析了DDPG算法原理，详细说明了其Actor-Critic架构、确定性策略、经验回放和目标网络等关键机制。通过Python代码实现了DDPG算法，并以无人机轨迹优化为例展示了训练效果。文章分析了DDPG在处理连续动作空间方面的优势，同时指出其对超参数敏感、计算需求高等局限性。最后展望了DDPG在智能制造、智能交通等领域的应用前景，为深入理解和应用该算法提供了全面指导。
强化学习-DDPG算法
weixin_46714700的博客
09-04 1115
强化学习
强化学习------DDPG算法(附pytorch代码)
niulinbiao的博客
03-16 1万+
算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了算法里面的一些思想。本文将会介绍其基本原理，并实现DDPG算法来训练游戏的例子。
算法学习（二十一）——DDPG
星之所望的博客
09-17 2055
DDPG全称deep deterministic policy gradient，虽然名字里有policy gradient，但是实际上和DQN比较相似。他采用AC框架，算法中同样存在actor和critic，但是和AC中不用，actor输出的不是策略（实际上就是一个概率分布），而是一个确定的动作，critic输出的不是V而是Q，actor的loss是梯度上升，而不是带权值的梯度更新。其他和AC很像，critic同样使用td-error进行更新。和DQN一样，DDPG也包括targer网络和更新用网络，所以
基于深度强化学习算法的电力市场决策建模：DDPG策略在发电商竞价中的应用研究,基于深度强化学习算法的电力市场竞价策略建模程序代码研究-深度探索DDPG在发电商竞价决策中的应用,基于Agent的电力市
03-05
本研究旨在探讨DDPG策略在电力市场发电商竞价中的应用，通过构建基于DDPG的竞价模型，实现在动态变化的电力市场环境下，发电商的最优竞价策略。 深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，能够处理高维状态空间...
基于DDPG强化学习算法的车辆纵向跟驰控制策略研究及MATLAB仿真 - 车辆控制 精选版
08-01
内容概要：本文探讨了基于DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）强化学习算法的车辆纵向跟驰控制策略。重点介绍了如何利用DDPG算法在不同驾驶场景下实现对车辆的安全、平稳跟驰控制。文中详细描述了模型设置，...
18、深度确定性策略梯度（DDPG）代码实现详解
s8t9u0v1w的博客
07-26 66
本文详细介绍了如何使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法解决连续动作控制任务，具体通过Gym的‘山地车连续’环境进行实现。文章涵盖了DDPG的核心原理、项目结构、代码逻辑、模型自定义以及训练和可视化过程。同时分析了DDPG在连续动作空间中的处理方法和关键技术点，并总结了操作步骤和未来发展方向。
精选资源
DDPG_manual_sim.rar_DDPG_DDPG代码_强化学习_强化学习算法_运动
07-15
深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）是一种在强化学习领域...在"DDPG_manual_sim.py"这个文件中，我们可以看到具体的DDPG算法实现细节，包括网络结构、更新规则以及模拟环境的交互逻辑。
【生产级方案】将DDPG深度强化学习模型应用于连续值预测+多约束优化分析
01-11
通过这些文件可以了解到项目的关键实现细节，包括数据处理、DDPG模型训练、策略评估、环境建模等各个阶段。 文件名列表中，.gitattributes文件可能包含了版本控制相关的配置，LICENSE文件说明了项目遵循的许可协议...
强化学习入门8—深入理解DDPG
小菜羊的博客
08-22 4203
本文是强化学习入门系列的第八篇，前面我们讲Actor-Critic时提到了DDPG。DDPG是google DeepMind团队提出的一种用于输出确定性动作的算法，它解决了Actor-Critic 神经网络每次参数更新前后都存在相关性，导致神经网络只能片面的看待问题这一缺点。同时也解决了DQN不能用于连续性动作的缺点。
DDPG：深度确定性策略梯度
weixin_49346755的博客
04-21 1683
基本概念 离散动作&连续动作 离散动作指可以被分类的动作，比如上、下、左、右、跳跃等动作，一般用多分类激活函数softmax去表示这些动作。如果只有两个动作，则可以使用sigmoid激活函数来表示。 连续动作就是一个连续的值，比如速度、角度、力度等表示确切的值。连续动作不可分类，一般使用返回值类型的激活函数去表示它们，比如tanh函数。 如图，假如我们想用强化学习训练一个策略来控制机械手臂，上面的轴可以在[0, 2π\piπ]之间转动，下面的轴可以在[0,π\piπ] 之间转动，那么它的动作空间将
DDPG算法流程
zhaoweiaier的博客
01-05 5962
DDPG算法流程
详解DDPG（附pytorch代码）
qq_45889056的博客
04-21 6038
NormalizedActions是一个gym的ActionWrapper，它可以对任何一个gym环境的动作空间进行包装，从而实现动作空间的归一化。3. DDPG 的 actor 网络是一个确定性的策略网络，它直接输出一个具体的动作，而不是一个动作的概率分布。AC 的 actor 网络可以是一个确定性的或者随机性的策略网络，根据不同的变种而定。其中，第一项是Q值对动作的梯度，第二项是策略网络对参数的梯度。由于Q值是由值函数网络计算的，而不是直接由策略网络输出的，所以我们需要使用链式法则来求出梯度，即。
【强化学习】深度确定性策略梯度算法(DDPG)详解（附代码）
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-29 2万+
深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient、DDPG）算法是一种基于深度强化学习的算法，适用于解决连续动作空间的问题，比如机器人控制中的连续运动。它结合了确定性策略和深度神经网络，是一种模型无关的强化学习算法，属于Actor-Critic框架，并且同时利用了DQN和PG（Policy Gradient）的优点。
强化学习--DDPG算法
Exception_3212536934的博客
06-20 3万+
近期在课堂上汇报了DDPG这个算法，结合自己的ppt总结一下这个算法。
基于DDPG算法的能量管理策略
03-25
### 基于DDPG算法的能量管理策略实现与优化 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，适用于连续动作空间中的控制问题。它通过利用Actor-Critic架构来解决复杂的能量管理系统问题[^3]。 #### DDPG的核心原理 DDPG由两个主要部分组成：Actor网络和Critic网络。 - **Actor网络**负责生成最优的动作策略，即给定状态 \( s \)，输出对应的最佳动作 \( a \)[^3]。 - **Critic网络**用于评估Actor网络所采取的动作的质量，并提供反馈信号以更新Actor网络参数[^4]。 为了提高训练稳定性并防止过拟合，通常会引入经验回放机制以及目标网络的概念。这些技术能够使模型更加鲁棒地处理复杂环境下的动态变化过程[^5]。 #### 能量管理系统的建模 在构建基于DDPG的能量管理策略时，可以将整个系统视为一个马尔可夫决策过程（MDP）。具体来说： - 状态变量可能包括电池电量水平、当前负载需求、发电设备功率输出等信息； - 动作则定义为调节各子系统之间能量分配比例或者调整某些特定组件的工作模式； - 奖励函数设计需综合考虑效率最大化、成本最小化等多个因素的影响[^6]。 以下是使用Python实现的一个简化版DDPG框架： ```python import numpy as np import tensorflow as tf class Actor(tf.keras.Model): def __init__(self, action_dim): super(Actor, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu') self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(action_dim, activation='tanh') def call(self, state): x = self.fc1(state) return self.fc2(x) class Critic(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Critic, self).__init__() self.state_layer = tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu") self.action_layer = tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu") self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(1) def call(self, inputs): state, action = inputs state_output = self.state_layer(state) action_output = self.action_layer(action) combined = tf.concat([state_output, action_output], axis=-1) output = self.output_layer(combined) return output def train(actor, critic, replay_buffer, batch_size=64): states, actions, rewards, next_states, dones = replay_buffer.sample(batch_size) with tf.GradientTape() as tape: target_actions = actor(next_states) y = rewards + (1-dones)*0.99*critic((next_states,target_actions)) predicted_q_values = critic((states,actions)) loss_critic = tf.reduce_mean(tf.square(y-predicted_q_values)) gradients_of_critic = tape.gradient(loss_critic,critic.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_critic,critic.trainable_variables)) with tf.GradientTape() as tape: new_actions = actor(states) q_value_new_policy = critic((states,new_actions)) policy_loss = -tf.reduce_mean(q_value_new_policy) gradients_of_actor = tape.gradient(policy_loss,actor.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_actor,actor.trainable_variables)) ``` 上述代码展示了如何创建基本的Actor和Critic神经网络结构，并提供了简单的训练逻辑。实际应用中还需要进一步完善细节，比如加入噪声探索策略、设置合适的学习率以及其他超参数调优等工作[^7]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值