强化学习经典算法笔记(十三)：深度确定性策略梯度算法DDPG的pytorch实现

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本文深入解析深度确定性策略梯度(DDPG)算法，介绍其如何解决连续动作空间控制任务中的Q值估计难题。文章涵盖DDPG算法原理、与DQN的区别、确定性策略的优势及PyTorch实现细节。

强化学习经典算法笔记(十三)：深度确定性策略梯度算法DDPG的pytorch实现

一、DDPG算法的要点

  1. DDPG适用于连续动作空间的控制任务
  2. DDPG解决了DQN难以对连续动作估计Q值的问题
  3. 确定性策略是指：在某个状态 s t s_t st​所采取的动作是确定的。由此带来了Bellman方程的改变。由
    Q π ( s t , a t ) = E s t + 1 ∼ E , a t ∼ π [ r ( s t , a t ) + γ E π [ Q π ( s t + 1 , a t + 1 ) ] ] Q^{\pi}(s_t,a_t)=E_{s_{t+1}\sim E,a_t \sim \pi}[r(s_t,a_t)+\gamma E_{\pi}[Q^{\pi}(s_{t+1},a_{t+1})]] Qπ(st​,at​)=Est+1​∼E,at​∼π​[r(st​,at​)+γEπ​[Qπ(st+1​,at+1​)]]
    变成了
    Q μ ( s t , a t ) = E s t + 1 ∼ E [ r ( s t , a t ) + γ Q μ ( s t + 1 , μ ( s t + 1 ) ] Q^{\mu}(s_t,a_t)=E_{s_{t+1}\sim E}[r(s_t,a_t)+\gamma Q^{\mu}(s_{t+1},\mu(s_{t+1})] Qμ(st​,a
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本文介绍了 DDPG 算法的基本原理，并使用 PyTorch 实现了一个简单的 DDPG 模型来解决 Pendulum 问题。通过这个例子，我们学习了如何使用 DDPG 算法进行连续动作空间的策略优化。在下一篇文章中，我们将探讨更高级的强化学习算法，如 Twin Delayed DDPG (TD3)。敬请期待！代码实例说明本文代码可以直接在 Jupyter Notebook 或 Python 脚本中运行。。希望这篇文章能帮助你更好地理解 DDPG 算法！如果有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。
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