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news 2025/10/11 12:51:42

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一、什么是DQN？

二、基本原理

三、训练过程

四、应用场景

五、PPO策略梯度算法

六、DQN 算法

一、什么是DQN？

DQN Deep Q-Network (DQN) 是一种强化学习算法，它使用深度神经网络来估计Q值函数。Q值函数用于评估在特定状态下采取某一动作的预期回报。

二、基本原理

Q值函数：Q值函数表示在某个状态下采取某个动作后，未来可能获得的总奖励。传统的Q学习方法使用一个表格来存储每个状态-动作对的Q值，但在复杂环境中，这种方法会遇到维度灾难问题。
深度神经网络：DQN使用深度神经网络来近似Q值函数，从而能够处理高维状态空间。神经网络的输入是当前状态，输出是所有可能动作的Q值。
经验回放：为了打破数据之间的相关性，DQN使用一个经验回放缓冲区，存储智能体在环境中经历的状态、动作、奖励和下一个状态的元组。每次训练时，从缓冲区随机抽取小批量样本进行训练。
目标网络：DQN引入了一个目标网络，用于稳定训练过程。目标网络的参数在一定的时间间隔内更新，以减少训练过程中的波动。

三、训练过程

与环境交互：智能体在环境中采取动作并获得奖励，同时记录下当前状态、动作、奖励和下一个状态。
更新Q值：使用深度神经网络来预测当前状态下所有动作的Q值，并根据贝尔曼方程更新Q值。
经验回放：从经验回放缓冲区中随机抽取样本进行训练，以打破数据之间的相关性。
更新目标网络：定期更新目标网络的参数，以稳定训练过程。

四、应用场景

DQN在多个领域取得了显著成果，包括游戏、机器人控制和自动驾驶等

目标：每一个行动（左/右），都会产生一种状态，对应一个奖励，落到指定的范围，会有更多的奖励

当前的环境（状态），智能体观察环境之后会输出一个动作（上下左右），执行完动作后对应的环境（状态）也会随之改变，智能体会产生下一个动作。

行为是什么，是智能体，控制对象决策的行为：

强化学习是一个会决策的网络，根据action和奖励来更新网络：

五、PPO策略梯度算法

智能体根据环境状态和奖励决策出一个动作，进而影响当前的环境状态和对应的奖惩值，每一步都有状态和行动。

训练学习的目的是梯度下降法获得一个θ

如何设计奖惩值，设置baseline

什么是在线离线策略：

在线策略：每玩一局游戏就去训练一次获得更新后的θ，进行下一次训练学习

离线策略Off Policy：agent只负责学习不跟环境进行交互，数据由其他者获取

把On policy 改为 Off policy把前一轮的结果当作当前的替代。

六、DQN 算法

6.1 Q-learning

输入当前状态，做了action 动作A之后，会得到一个即时的奖惩值R

Q（s,a）等于当前瞬时奖励r(s,a) + 下一时刻收益最大奖励值（执行了哪个动作）*学习率（下一步跟当前有距离），这是我们的Y值

常规的Q矩阵如下：

迭代Q矩阵：

奖励矩阵（R矩阵）：
- 定义：R矩阵定义了在特定状态下执行特定动作所能获得的即时奖励。它是一个状态-动作对的奖励表。
- 作用：R矩阵提供了环境的即时反馈，帮助智能体了解哪些动作在当前状态下是有利的。
Q矩阵（Q-table）：
- 定义：Q矩阵记录了在每个状态下执行每个动作的预期累积奖励。它是一个状态-动作对的价值表。
- 作用：Q矩阵通过迭代更新，逐渐逼近最优策略。它帮助智能体在每个状态下选择最优动作，以最大化长期累积奖励。
关系：
- 更新规则：Q矩阵的更新基于贝尔曼方程：
  Q(s,a)=R(s,a)+γmax⁡a′Q(s′,a′)Q(s,a)=R(s,a)+γa′maxQ(s′,a′)
  其中，s是当前状态，a是当前动作，R(s, a)是即时奖励，gamma是折扣因子，s'是下一状态，a'是下一状态下的动作。
- 迭代过程：在每一步中，智能体根据当前状态选择动作，执行动作后获得即时奖励，并根据新的状态更新Q值。这个过程不断重复，直到Q矩阵收敛到最优值。