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强化学习入门：从零开始实现DDQN

news 2025/9/7 15:51:28

在上一篇文章《深度强化学习入门：从零开始实现DQN》中，我们已经完整介绍了CartPole环境、DQN的理论背景以及实现流程。本篇文章将在此基础上，进一步介绍DQN的缺点，并通过双重深度Q网络（Double DQN, 简称DDQN） 的来解决这些问题，最终训练出一个更加稳定和可靠的CartPole智能体。

DQN的缺陷：过估计问题（Overestimation Bias）

在DQN中，目标值的计算公式为：

$\gamma \max_{a'} Q_{\text{target}}(s', a'; w_T)$

这里的max操作会直接选择使得Q值最大的动作，然后用目标网络计算其Q值。这带来一个问题：

神经网络预测的Q值本身存在估计误差。
由于max操作总是会选择估计值最大的动作，因此会倾向于选择被高估的动作。
长期迭代后，这种系统性偏差会不断累积，导致Q值普遍被高估，训练不稳定。

DDQN的核心改进：解耦动作选择与评估

DDQN的提出正是为了解决过估计问题。其核心思想是：

动作选择（Action Selection）由主网络完成。
动作评估（Action Evaluation）由目标网络完成。

具体公式为：

$\gamma Q_{\text{target}}(s', \arg\max_{a'} Q_{\text{main}}(s', a'; w), w_T)$

相比DQN的公式，区别在于：

我们先用主网络找到下一个状态s'下Q值最大的动作：

$a∗=arg⁡max⁡a′Qmain(s′,a′;w)a^* = \arg\max_{a'} Q_{\text{main}}(s', a'; w)$
然后用目标网络来评估这个动作：

$Qtarget(s′,a∗;wT)Q_{\text{target}}(s', a^*; w_T)$

这样一来，“选动作”和“算值”分开进行，可以减轻过估计问题，从而让训练更稳定。

DDQN代码实现

在上一篇文章中，我们已经给出了DQN的代码结构。实现DDQN的改动非常小，主要在计算TD目标的部分。下面我们只展示和DQN不同的核心代码。

修改点：Algorithm类中的`learn`方法

def learn(self, experiences):"""更新主网络"""# 将经验样本转化为tensor类型states, actions, next_states, rewards, dones = Processor.convert_tensors(experiences)# 根据主网络得到预测Q值current_q_values = self.model(states).gather(dim=1, index=actions.unsqueeze(-1))# ==============================DQN 更新target_q_values============================# 根据target_network得到目标Q值# with torch.no_grad():#     values = self.target_model(next_states).max(1)[0].detach()#     target_q_values = rewards + (1-dones) * (Config.GAMMA * values)# =============================DDQN 更新target_q_values=============================# 根据target_network得到目标Q值with torch.no_grad():next_actions = self.model(next_states).argmax(1)values = self.target_model(next_states).gather(dim=1, index=next_actions.unsqueeze(-1)).squeeze(dim=1)target_q_values = rewards + (1 - dones) * Config.GAMMA * values# 计算lossloss = F.mse_loss(current_q_values, target_q_values.unsqueeze(1))# 反向传播loss.backward()# 梯度更新self.optimizer.step()# 梯度清0self.optimizer.zero_grad()# 向监视器添加梯度信息self.monitor.add_loss_info(loss.detach().item())self.train_count += 1# 更新target_networkif self.train_count % Config.TARGET_UPDATE_INTERVAL == 0:self.update_target_network()