zgimszhd61/ddpg-quickstart

DDPG-quickstart

DDPG（深度确定性策略梯度）算法是一种结合了强化学习和深度学习的方法，用于解决连续动作空间中的控制问题。它是一种actor-critic方法，其中actor负责生成动作，而critic负责评估这些动作的好坏。从第一性原理出发，DDPG的核心步骤包括：

1. 初始化网络：初始化两个主要的神经网络，即策略网络（actor）和价值网络（critic）。此外，还需要初始化这两个网络的目标网络（target network），目标网络有助于稳定学习过程。

2. 收集经验：通过与环境交互，采用当前策略执行动作，并观察结果（下一个状态、奖励等），将这些经验存储在经验回放缓冲区中。

3. 随机抽样：从经验回放缓冲区中随机抽取一批经验数据。这个过程有助于打破数据之间的相关性，提高学习的稳定性。

4. 计算目标Q值：对于每一个抽样出来的经验，使用critic目标网络评估下一状态的动作价值，并计算当前状态-动作对的目标Q值。这通常涉及到奖励和折扣未来奖励的累加。

5. 更新critic网络：使用均方误差损失函数更新critic网络，以最小化目标Q值与critic网络预测的Q值之间的差距。

6. 更新actor网络：使用策略梯度方法更新actor网络。这个步骤通常涉及到最大化critic网络对actor网络选择的动作所给出的评分。

7. 软更新目标网络：定期（或连续地）以较小的学习率更新目标网络的权重，使其逐渐接近主网络的权重。这有助于维持学习过程中的稳定性。

8. 重复这一过程：继续与环境交互，收集更多数据，更新网络，直至学习结束。

DDPG算法特别适合处理高维的连续动作空间问题，并且能够有效地学习复杂的策略。通过上述步骤，DDPG能够有效地解决许多挑战性的强化学习任务。