从零开始实现深度强化学习算法——DDPG算法_联邦ddpg

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种机器学习方法，它可以训练智能体（Agent）以解决任务并作出决策。其特点在于它能够直接学习到一个策略，该策略是基于环境（Environment）中的各种奖励、动作等信息而产生的，而不是依赖规则或者其他手段来指导决策。深度强化学习算法的目标是在给定一系列状态时，学习一个控制策略，使得智能体能在这个环境中最大化收益。常用的深度强化学习算法包括DQN、A3C、PPO、A2C、IMPALA等。本文将介绍DDPG算法，这是一种最著名的基于模型的深度强化学习算法。

2.DDPG概述

2.1 DDPG算法

DDPG算法是一个针对连续控制问题的Actor-Critic算法，即通过两个网络来预测行为策略和评价函数，然后结合它们的输出，决定采用什么样的动作。两个网络之间有一个专门的耦合网络，用来处理状态和动作之间的关系。DDPG算法由两个部分组成，分别是Actor和Critic。

Actor网络

Actor网络是状态输入，输出行为的网络。它的作用是根据输入的状态来输出行为，也就是要做出决定的行动。Actor网络的输出是一个连续分布，描述了各个行为的概率。论文中，Actor网络的结构如下图所示：

其中，网络接收输入的状态