Deep Deterministic Policy Gradient算法解析与Python实现

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近年来，强化学习（Reinforcement Learning）在许多领域取得了巨大的成功，如游戏控制、智能体策略优化等。其中最主要的就是基于深度神经网络的深度强化学习算法。深度强化学习也称为深度Q-learning或者DQN，它是通过构建神经网络模型来学习智能体的决策过程，从而解决复杂的任务并达到较好的效果。Deep Q-Networks (DQNs) 是 DQN 的一种变种，它采用了目标函数近似方法，同时训练两个网络，一个用来选择动作（policy network），另一个用来评估价值（target network）。这种方法既可以使训练更稳定、收敛速度更快，又能够利用目标函数近似误差来减少方差。此外，DQNs 可以应用于连续动作空间、多智能体、非回合制任务和异构环境中。

DQN 的原理相当简单，它不断收集游戏中的数据，然后学习出一个合适的决策算法。所谓的决策算法就是根据游戏当前状态的特征，预测下一步最可能发生的动作，然后采取该动作执行游戏，观察游戏反馈结果。DQN 使用的是神经网络来拟合动作值的函数，也就是预测 Q(s,a)。这个函数由状态 s 和动作 a 组成，输出的值越大，代表预测的动作价值越高。DQN 通过损失函数最大化预测的 Q 函数，来更新神经网络的参数。DQNs 的优点是能够快速地学习，并在一定程度上克服了马尔可夫决策过程（Markov Decision Process）难以处理的问题。但是，它仍然存在一些缺陷，例如，它的训练效率较低、参数不稳定、收敛到局部最小值等。

DQNs 的一个改进版本是 Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)，它与 DQN 类似，也是基于神经网络的强化学习