Easy-RL深度Q网络：DQN及其进阶技巧全解析
项目地址: https://gitcode.com/datawhalechina/easy-rl 本文全面解析了深度Q网络（DQN）及其核心改进技术。DQN通过结合深度学习与Q学习，解决了高维状态空间下的价值函数近似问题，其三大核心创新包括价值函数近似、目标网络和经验回放机制。文章详细介绍了从表格方法到函数近似的转变、时序差分学习原理、目标网络的稳定训练机制，以及经验回放打破数据相关性的重要性。此外，还探讨了ε-贪心策略在探索与利用平衡中的作用，以及DQN的网络架构设计和完整训练流程。
深度Q网络(DQN)核心思想
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是强化学习领域的一个里程碑式突破，它将深度学习与传统的Q学习算法相结合，成功解决了高维状态空间下的价值函数近似问题。DQN的核心思想可以概括为三个关键技术创新：价值函数近似、目标网络和经验回放。
从表格方法到函数近似
在传统的Q学习中，我们使用Q表来存储每个状态-动作对的价值：
# 传统Q表的更新
Q_table[state][action] = Q_table[state][action] + alpha * (reward + gamma * max(Q_table[next_state]) - Q_table[state][action])
然而，当状态空间变得巨大或连续时（如图像输入），表格方法面临维度灾难问题。DQN通过深度神经网络来近似Q函数：
Q_ϕ(s, a) ≈ Q_π(s, a)
其中ϕ表示神经网络的参数。这种函数近似方法使得DQN能够处理高维输入，如图像像素。
时序差分学习与贝尔曼方程
DQN基于时序差分（Temporal Difference, TD）学习原理，通过最小化贝尔曼方程的误差来训练网络：
$$ L(ϕ) = \mathbb{E}[(r + γ \max_{a'} Q(s', a'; ϕ^-) - Q(s, a; ϕ))^2] $$
这里ϕ表示在线网络的参数，ϕ⁻表示目标网络的参数。这个损失函数体现了DQN的核心学习机制：通过当前奖励和下一状态的最大Q值来更新当前状态的Q值估计。
目标网络：稳定训练的关键
目标网络是DQN最重要的创新之一。它通过固定目标值来避免训练过程中的不稳定性：
目标网络参数ϕ⁻定期从在线网络ϕ复制，这种延迟更新机制有效防止了Q值的发散。
经验回放：打破数据相关性
经验回放机制通过存储和随机采样历史经验来解决数据相关性问题：
class ExperienceReplay:
def __init__(self, capacity):
self.buffer = deque(maxlen=capacity)
def push(self, transition):
"""存储(s, a, r, s', done)元组"""
self.buffer.append(transition)
def sample(self, batch_size):
"""随机采样批量经验"""
return random.sample(self.buffer, batch_size)
这种机制带来三个重要好处：
- 打破时序相关性：随机采样消除了连续状态转换之间的相关性
- 提高数据效率：每个经验可以被多次使用
- 平滑训练过程：减少策略变化带来的方差
探索与利用的平衡
DQN通过ε-贪心策略来解决探索-利用困境：
$$ π(a|s) = \begin{cases} 1-ε & \text{选择最大Q值动作} \ ε & \text{随机选择动作} \end{cases} $$
通常ε随着训练逐渐衰减，从完全探索过渡到主要利用学到的知识。
网络架构设计
DQN的典型网络架构采用卷积神经网络处理图像输入：
| 网络层 | 输入尺寸 | 输出尺寸 | 激活函数 | 作用 |
|---|---|---|---|---|
| 卷积层1 | 84×84×4 | 20×20×32 | ReLU | 特征提取 |
| 卷积层2 | 20×20×32 | 9×9×64 | ReLU | 特征抽象 |
| 卷积层3 | 9×9×64 | 7×7×64 | ReLU | 高级特征 |
| 全连接层 | 3136 | 512 | ReLU | 价值映射 |
| 输出层 | 512 | n_actions | Linear | Q值输出 |
对于低维状态输入，可以使用简单的多层感知机：
class DQNNetwork(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super().__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, action_dim)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
return self.fc3(x)
训练流程与算法实现
DQN的完整训练流程可以总结为以下步骤：
对应的伪代码实现：
初始化在线网络Q(s,a;ϕ)和目标网络Q(s,a;ϕ⁻)
初始化经验回放缓冲区D
for 每个回合 do
初始化状态s
for 每个时间步 do
以概率ε选择随机动作a，否则a = argmaxₐ Q(s,a;ϕ)
执行动作a，观察奖励r和新状态s'
存储经验(s,a,r,s',done)到D
从D中随机采样批量经验
计算目标值：y = r + γ maxₐ' Q(s',a';ϕ⁻) * (1-done)
计算损失：L = (y - Q(s,a;ϕ))²
使用梯度下降更新ϕ
每隔C步更新目标网络：ϕ⁻ ← ϕ
s ← s'
end for
end for
核心数学原理
DQN的理论基础建立在贝尔曼最优方程之上：
$$ Q^*(s,a) = \mathbb{E}[r + γ \max_{a'} Q^*(s',a') | s,a] $$
通过最小化均方误差损失，DQN逐步逼近最优Q函数：
$$ ϕ^* = \arg\min_ϕ \mathbb{E}[(Q^*(s,a) - Q(s,a;ϕ))^2] $$
这种函数近似方法使得DQN能够在连续和高维状态空间中有效学习，为深度强化学习的发展奠定了坚实基础。
Double DQN与Dueling DQN改进
深度Q网络（DQN）虽然在强化学习领域取得了突破性进展，但在实际应用中仍存在一些关键问题需要解决。Double DQN和Dueling DQN作为DQN的重要改进版本，分别针对价值函数高估问题和网络架构优化提出了创新性的解决方案。
Double DQN：解决价值函数高估问题
高估问题的根源
在传统的DQN算法中，价值函数的高估问题是一个普遍存在的现象。这种高估主要来源于两个方面：
- 最大操作偏差：在计算目标Q值时，DQN使用目标网络选择最大Q值的动作，这会导致正向偏差的累积
- 函数逼近误差：神经网络在函数逼近过程中产生的误差会在时序差分更新中被放大
Double DQN的核心思想
Double DQN通过解耦动作选择和价值计算两个步骤来解决高估问题：
传统DQN目标计算： $$Y_t^{DQN} = r_{t+1} + \gamma \max_a Q(s_{t+1}, a; \theta_t^-)$$
Double DQN目标计算： $$Y_t^{DoubleDQN} = r_{t+1} + \gamma Q(s_{t+1}, \arg\max_a Q(s_{t+1}, a; \theta_t); \theta_t^-)$$
这种解耦机制确保了动作选择和价值评估使用不同的网络参数，有效减少了高估偏差。
实现代码对比
# 传统DQN的更新逻辑
next_q_values = self.target_net(next_state_batch)
next_max_q_value = next_q_values.max(1)[0].detach()
expected_q_value = reward_batch + self.gamma * next_max_q_value
# Double DQN的更新逻辑
next_q_values = self.policy_net(next_state_batch)
next_target_values = self.target_net(next_state_batch)
next_actions = next_q_values.max(1)[1].unsqueeze(1)
next_target_q_value = next_target_values.gather(1, next_actions)
expected_q_value = reward_batch + self.gamma * next_target_q_value
性能优势分析
通过实验验证，Double DQN在多个Atari游戏上都表现出更好的性能：
| 游戏环境 | DQN平均得分 | Double DQN平均得分 | 改进幅度 |
|---|---|---|---|
| Space Invaders | 1,975 | 3,241 | +64% |
| Seaquest | 5,282 | 10,176 | +93% |
| Breakout | 385 | 432 | +12% |
Dueling DQN：网络架构创新
优势函数分解原理
Dueling DQN的核心思想是将Q值分解为状态价值函数和优势函数：
$$Q(s,a) = V(s) + A(s,a)$$
其中：
- $V(s)$ 表示状态s的价值
- $A(s,a)$ 表示在状态s下选择动作a相对于平均水平的优势
网络架构设计
Dueling DQN采用独特的双流网络结构：
数学约束与稳定性
为了避免辨识性问题，Dueling DQN对优势函数施加约束：
$$Q(s,a;\theta,\alpha,\beta) = V(s;\theta,\beta) + \left(A(s,a;\theta,\alpha) - \frac{1}{|A|}\sum_{a'}A(s,a';\theta,\alpha)\right)$$
这种设计确保优势函数的平均值为零，提高了训练的稳定性。
代码实现
class DuelingNet(nn.Module):
def __init__(self, n_states, n_actions, hidden_dim=128):
super(DuelingNet, self).__init__()
# 共享特征层
self.hidden_layer = nn.Sequential(
nn.Linear(n_states, hidden_dim),
nn.ReLU()
)
# 优势流
self.advantage_layer = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, n_actions)
)
# 价值流
self.value_layer = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_dim, 1)
)
def forward(self, state):
x = self.hidden_layer(state)
advantage = self.advantage_layer(x)
value = self.value_layer(x)
return value + advantage - advantage.mean()
性能表现
Dueling架构在动作空间较大的环境中表现尤为出色：
| 动作数量 | 传统DQN收敛步数 | Dueling DQN收敛步数 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 5个动作 | 1,200 | 1,150 | 4% |
| 10个动作 | 2,800 | 1,950 | 30% |
| 20个动作 | 5,600 | 3,200 | 43% |
组合应用与实战建议
Double Dueling DQN
将两种改进方法结合使用可以发挥协同效应：
# Double Dueling DQN的完整实现
class DoubleDuelingDQN:
def __init__(self, cfg):
# 使用Dueling网络架构
self.policy_net = DuelingNet(cfg.n_states, cfg.n_actions, cfg.hidden_dim)
self.target_net = DuelingNet(cfg.n_states, cfg.n_actions, cfg.hidden_dim)
# 采用Double DQN的更新策略
def update(self):
# Double DQN逻辑
next_q_values = self.policy_net(next_state_batch)
next_target_values = self.target_net(next_state_batch)
next_actions = next_q_values.max(1)[1].unsqueeze(1)
next_target_q_value = next_target_values.gather(1, next_actions)
超参数调优建议
基于实验经验，推荐以下超参数配置：
| 参数 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|
| 学习率 | 0.0001-0.001 | 较小的学习率有利于稳定训练 |
| 批次大小 | 32-128 | 根据内存容量调整 |
| 目标网络更新频率 | 100-1000步 | 太频繁会降低稳定性 |
| 经验回放容量 | 10,000-1,000,000 | 根据任务复杂度调整 |
实际应用场景
- 高维状态空间：Dueling架构适合处理复杂的视觉输入
- 大规模动作空间：Double DQN在动作选择多的情况下优势明显
- 稀疏奖励环境：价值函数分解有助于在奖励稀疏时学习
- 实时决策系统：训练稳定的算法更适合部署到实际系统
通过合理运用Double DQN和Dueling DQN的改进技术，可以在保持算法简洁性的同时显著提升深度强化学习算法的性能和稳定性。
优先经验回放(PER)机制：让强化学习更智能地利用经验数据
在深度强化学习的演进历程中，经验回放机制一直是提升算法性能的关键技术之一。传统的均匀采样经验回放虽然解决了数据相关性问题，但却忽视了不同经验样本对学习过程的重要性差异。优先经验回放(Prioritized Experience Replay, PER)机制的提出，正是为了解决这一核心问题，让智能体能够更智能地利用历史经验数据。
PER机制的核心思想与理论基础
优先经验回放的核心思想基于一个直观的认知：并非所有的经验样本都具有相同的学习价值。某些"关键经验"可能包含更多有价值的信息，能够显著加速学习过程。PER通过为每个经验样本分配优先级，优先采样那些对当前学习过程最有帮助的样本。
TD-error作为优先级指标
PER机制使用时序差分误差(TD-error)作为衡量经验样本重要性的核心指标。TD-error定义为当前Q值与目标Q值之间的差异：
$$\delta = y - Q(s, a)$$
其中$y$表示目标Q值，$Q(s, a)$表示当前状态-动作对的估计价值。TD-error越大，说明该经验样本与当前价值网络的预测差异越大，因此对网络参数的更新越有帮助。
优先级计算与采样概率
PER将采样概率定义为：
$$P(i) = \frac{p_i^\alpha}{\sum_k p_k^\alpha}$$
其中$p_i$表示第$i$个样本的优先级，$\alpha$是一个超参数，用于控制优先级的程度。当$\alpha=0$时退化为均匀采样，$\alpha=1$时为完全优先级采样。
PER的两种实现策略
1. 基于比例的优先级(Proportional Prioritization)
在这种方法中，优先级直接与TD-error的绝对值相关：
$$p_i = |\delta_i| + \epsilon$$
其中$\epsilon$是一个小的正常数，确保即使TD-error为零的样本也有被采样的机会。
2. 基于排名的优先级(Rank-based Prioritization)
这种方法根据TD-error的排名来确定优先级：
$$p_i = \frac{1}{\text{rank}(i)}$$
基于排名的方法对异常值不敏感，具有更好的鲁棒性。
SumTree数据结构：高效实现的关键
PER的高效实现依赖于SumTree这一特殊的数据结构。SumTree是一种二叉树结构，其中每个叶子节点存储一个样本的优先级，每个内部节点的值等于其子节点值的和。
采样过程通过从根节点开始，根据随机数在树中的位置导航到相应的叶子节点，时间复杂度为$O(\log n)$，极大提高了采样效率。
重要性采样：消除偏差的关键技术
使用PER会改变经验样本的分布，从而引入偏差。为了消除这种偏差，PER采用了重要性采样技术：
$$w_i = \left(\frac{1}{N} \cdot \frac{1}{P(i)}\right)^\beta$$
其中$N$是回放缓冲区中的样本数量，$\beta$是一个超参数，用于控制偏差校正的程度。为了稳定性，还需要对权重进行归一化：
$$w_j = \frac{(N \cdot P(j))^{-\beta}}{\max_i (N \cdot P(i))^{-\beta}}$$
PER-DQN算法流程
PER-DQN算法的完整流程如下：
实际实现与代码解析
在Easy-RL项目中，PER的实现包含两个核心类：SumTree和PrioritizedReplayBuffer。
SumTree数据结构实现
class SumTree:
def __init__(self, capacity: int):
self.capacity = capacity
self.data_pointer = 0
self.n_entries = 0
self.tree = np.zeros(2 * capacity - 1)
self.data = np.zeros(capacity, dtype=object)
def update(self, tree_idx, p):
change = p - self.tree[tree_idx]
self.tree[tree_idx] = p
while tree_idx != 0:
tree_idx = (tree_idx - 1) // 2
self.tree[tree_idx] += change
def get_leaf(self, v):
parent_idx = 0
while True:
cl_idx = 2 * parent_idx + 1
cr_idx = cl_idx + 1
if cl_idx >= len(self.tree):
leaf_idx = parent_idx
break
else:
if v <= self.tree[cl_idx]:
parent_idx = cl_idx
else:
v -= self.tree[cl_idx]
parent_idx = cr_idx
return leaf_idx, self.tree[leaf_idx], self.data[leaf_idx - self.capacity + 1]
优先经验回放缓冲区实现
class PrioritizedReplayBuffer(ReplayBuffer):
def __init__(self, size, alpha):
super().__init__(size)
self._alpha = alpha
it_capacity = 1
while it_capacity < size:
it_capacity *= 2
self._it_sum = SumSegmentTree(it_capacity)
self._it_min = MinSegmentTree(it_capacity)
self._max_priority = 1.0
def add(self, *args, **kwargs):
idx = self._next_idx
super().add(*args, **kwargs)
self._it_sum[idx] = self._max_priority ** self._alpha
self._it_min[idx] = self._max_priority ** self._alpha
def _sample_proportional(self, batch_size):
res = []
p_total = self._it_sum.sum(0, len(self._storage) - 1)
every_range_len = p_total / batch_size
for i in range(batch_size):
mass = random.random() * every_range_len + i * every_range_len
idx = self._it_sum.find_prefixsum_idx(mass)
res.append(idx)
return res
def sample(self, batch_size, beta):
idxes = self._sample_proportional(batch_size)
weights = []
p_min = self._it_min.min() / self._it_sum.sum()
max_weight = (p_min * len(self._storage)) ** (-beta)
for idx in idxes:
p_sample = self._it_sum[idx] / self._it_sum.sum()
weight = (p_sample * len(self._storage)) ** (-beta)
weights.append(weight / max_weight)
weights = np.array(weights)
encoded_sample = self._encode_sample(idxes)
return encoded_sample, idxes, weights
性能分析与实际应用效果
PER机制在多个基准测试中表现出色，特别是在稀疏奖励环境中。实验结果表明：
| 环境类型 | 均匀采样性能 | PER性能 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 密集奖励 | 基准值 | +15-20% | 中等 |
| 稀疏奖励 | 基准值 | +40-60% | 显著 |
| 复杂环境 | 基准值 | +25-35% | 明显 |
然而，PER也存在一些局限性。虽然在使用相同交互次数时能获得更高性能，但实际训练时间可能会增加，因为需要维护优先级数据和计算重要性采样权重。
超参数调优指南
成功应用PER需要仔细调整几个关键超参数：
| 超参数 | 推荐范围 | 作用说明 |
|---|---|---|
| $\alpha$ | 0.4-0.7 | 控制优先级程度，值越大优先级影响越强 |
| $\beta$ | 0.4-0.6 | 控制重要性采样权重，用于偏差校正 |
| $\epsilon$ | 0.01-0.1 | 确保所有样本都有被采样的最小概率 |
在实际应用中，通常采用退火策略，在训练初期使用较小的$\beta$值，随着训练进行逐渐增加到1，以平衡探索与利用。
优先经验回放机制代表了强化学习经验利用方式的重要进步，它让智能体能够更智能地从历史经验中学习，特别是在处理稀疏奖励和复杂环境时表现出显著优势。通过合理的实现和参数调优，PER可以成为深度强化学习工具箱中不可或缺的重要组件。
Noisy DQN探索策略优化
在深度强化学习中，探索与利用的平衡一直是核心挑战之一。传统的ε-greedy策略虽然简单有效，但在复杂环境中往往效率低下。Noisy DQN通过引入参数噪声来替代显式的探索策略，为深度Q网络提供了一种全新的探索机制。
噪声网络的核心思想
Noisy DQN的核心创新在于将探索机制内化到神经网络参数中，而不是依赖外部的随机策略。这种方法通过向网络的权重和偏置添加可学习的噪声参数，使得网络在训练过程中能够自主地进行探索。
噪声线性层的实现
Noisy DQN的关键组件是噪声线性层(NoisyLinear)，它扩展了标准的全连接层，为每个权重和偏置引入了可学习的噪声参数：
import math
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class NoisyLinear(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, std_init=0.4):
super(NoisyLinear, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.std_init = std_init
# 可学习的均值参数
self.weight_mu = nn.Parameter(torch.FloatTensor(output_dim, input_dim))
self.bias_mu = nn.Parameter(torch.FloatTensor(output_dim))
# 可学习的标准差参数
self.weight_sigma = nn.Parameter(torch.FloatTensor(output_dim, input_dim))
self.bias_sigma = nn.Parameter(torch.FloatTensor(output_dim))
# 噪声缓冲区（不参与梯度计算）
self.register_buffer('weight_epsilon', torch.FloatTensor(output_dim, input_dim))
self.register_buffer('bias_epsilon', torch.FloatTensor(output_dim))
self.reset_parameters()
self.reset_noise()
噪声生成机制
Noisy DQN采用因子化高斯噪声(Factorized Gaussian noise)来高效生成噪声，这种方法通过外积运算减少计算复杂度：
def reset_noise(self):
# 生成输入和输出的噪声向量
epsilon_in = self._scale_noise(self.input_dim)
epsilon_out = self._scale_noise(self.output_dim)
# 通过外积生成权重噪声矩阵
self.weight_epsilon.copy_(epsilon_out.ger(epsilon_in))
self.bias_epsilon.copy_(self._scale_noise(self.output_dim))
def _scale_noise(self, size):
# 特殊的噪声缩放技术
x = torch.randn(size)
return x.sign().mul(x.abs().sqrt())
前向传播过程
在训练阶段，网络使用带噪声的权重进行计算；在测试阶段，则使用确定的均值参数：
def forward(self, x):
if self.training:
# 训练时添加噪声
weight = self.weight_mu + self.weight_sigma.mul(self.weight_epsilon)
bias = self.bias_mu + self.bias_sigma.mul(self.bias_epsilon)
else:
# 测试时使用确定性参数
weight = self.weight_mu
bias = self.bias_mu
return F.linear(x, weight, bias)
网络架构设计
典型的Noisy DQN网络架构结合了普通层和噪声层，形成层次化的探索结构：
class NoisyMLP(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim=128):
super(NoisyMLP, self).__init__()
# 第一层使用普通线性层
self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
# 后续层使用噪声线性层
self.noisy_fc2 = NoisyLinear(hidden_dim, hidden_dim)
self.noisy_fc3 = NoisyLinear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.noisy_fc2(x))
x = self.noisy_fc3(x)
return x
def reset_noise(self):
# 重置所有噪声层的噪声
self.noisy_fc2.reset_noise()
self.noisy_fc3.reset_noise()
训练过程中的噪声管理
在DQN算法的更新过程中，需要定期重置噪声以确保探索的持续性：
def update(self):
# ... 常规DQN更新步骤 ...
# 在每次更新后重置噪声
self.policy_net.reset_noise()
self.target_net.reset_noise()
探索策略的优势对比
Noisy DQN相比传统探索策略具有显著优势：
| 特性 | ε-greedy策略 | Noisy DQN |
|---|---|---|
| 探索机制 | 外部随机选择 | 参数噪声驱动 |
| 探索效率 | 低效随机探索 | 定向探索 |
| 超参数调优 | 需要调整ε值 | 噪声参数自动学习 |
| 状态依赖性 | 状态无关的随机 | 状态自适应的探索 |
| 计算开销 | 低 | 中等 |
| 探索质量 | 随机性较强 | 更加智能 |
状态依赖的探索特性
Noisy DQN的一个重要特性是其探索是状态依赖的。对于相似的状态，网络会产生相似的噪声模式，这使得探索更加一致和可预测。相比之下，ε-greedy策略对每个状态都采用相同的随机探索概率。
实际应用效果
在实际的强化学习任务中，Noisy DQN表现出以下优势：
- 减少超参数调优：无需手动调整ε值，噪声参数通过梯度下降自动学习
- 更智能的探索：根据状态价值自动调整探索强度
- 更好的收敛性：在多个Atari游戏中达到或超过传统DQN性能
- 计算效率：相比其他高级探索策略，计算开销相对较小
实现注意事项
在实现Noisy DQN时需要注意以下几点：
- 噪声初始化：合理设置噪声的初始标准差，通常设置为0.4-0.5
- 噪声重置频率：在每个训练步骤后重置噪声，确保探索的多样性
- 网络架构：通常在网络的深层使用噪声层，浅层使用普通层
- 梯度处理：噪声参数需要参与梯度计算，但噪声样本本身不反向传播
Noisy DQN通过将探索机制内化到网络参数中，为深度强化学习提供了一种更加自然和高效的探索方式。这种方法不仅减少了超参数调优的负担，还能够在复杂环境中实现更加智能和定向的探索。
总结
本文系统性地介绍了DQN及其多种进阶技巧，涵盖了从基础原理到前沿改进的完整知识体系。DQN通过价值函数近似、目标网络和经验回放三大创新解决了高维状态空间下的强化学习问题。Double DQN通过解耦动作选择和价值计算缓解了价值高估问题，Dueling DQN通过价值-优势分解提升了网络架构效率。优先经验回放（PER）机制让智能体更智能地利用历史经验数据，而Noisy DQN则通过参数噪声实现了内生探索机制，替代了传统ε-greedy策略。这些技术的组合应用为深度强化学习在实际复杂环境中的部署提供了坚实基础，显著提升了算法性能、稳定性和学习效率。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
