强化学习（DDPG）_强化学习 ddpg

DDPG——深度确定性策略梯度

核心思想：使用深度神经网络来近似表示策略函数和价值函数，策略网络用于输出确定性动作，价值网络用语评估状态-动作对的值。DDPG通过最大化累计期望回报来更新策略网络参数，通过最小化估计值与目标值之间的差来更新价值网络参数。

伪代码：

随机初始化critic网络和actor网络的权重、；初始化目标critic网络和目标actor网络中的权重，；初始化回放护眼存区R

for episode=1, M do

        为动作探索初始化一个随机过程N（例如高斯）

        获取初始化的观测状态

        for t=1, T do

                选择动作，引入随机噪声，是为了保证探索能力

                执行动作，获得观测奖励和新的状态

                将经验值存入回放缓存区R

                从回放缓存区R中采样一批大小为N的样本数据

                设置

                通过使损失最小化更新critic网络参数：

                通过样本策略梯度来更新acrtor网络参数：

                

                更新目标网络：

        ​​​​​​​        

        ​​​​​​​        

        end for

end for

DDPG与PPO不一样在于：PPO输出的是一个策略，即概率分布，而DDPG输出的是一个动作

DDPG算法可能会遇到估计偏差的问题，通常是由于它在初始价值函数和策略函数的近似时产生的，这种估计偏差可能会导致算法高估某些动作的价值，从而影响学习到的策略的质量。