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前言

欢迎来到深度强化学习（DRL）的世界！如果您对如何让AI在模拟环境中（比如游戏或机器人控制）学习复杂任务感到好奇，那么您来对地方了。深度强化学习结合了深度学习强大的感知能力和强化学习决策能力，使其能够解决传统方法难以应对的复杂问题。

在众多DRL算法中，DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是一个非常经典且强大的算法，尤其擅长处理连续动作空间的任务，例如控制机器臂的关节角度或赛车的方向盘。

本篇博客旨在通过一个完整的PyTorch代码实例，带您深入浅出地理解DDPG算法的内部工作原理。我们将一起从零开始，构建DDPG智能体的每一个核心组件，并在经典的“倒立摆（Inverted Pendulum）”环境中进行训练和测试。无论您是DRL初学者还是希望加深对DDPG理解的实践者，相信都能从中获益。

完整代码:下载链接

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DDPG 算法简介

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）主要是为连续动作空间设计的强化学习算法，因此它不直接适用于离散动作空间。DDPG使用的是确定性策略（deterministic policy），这意味着它输出的是一个确定的动作值，而不是动作的概率分布。

与DDPG相对的是随机性策略（stochastic policy），它会输出一个动作的概率分布，然后从这个分布中采样一个动作。对于离散动作空间的问题，我们通常建议使用例如 DQN（Deep Q-Network）或 A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等算法。

DDPG属于一种**Actor-Critic（演员-评论家）**框架的算法。它的核心思想是：

• Actor (演员)：一个策略网络，负责根据当前的状态（state）选择一个最佳的动作（action）。
• Critic (评论家)：一个Q值网络，负责评估演员选择的动作在当前状态下有多好，即预测未来的总回报（Q值）。

通过这种方式，Critic会“指导”Actor如何调整策略以输出能获得更高Q值的动作，从而实现学习。

图1：DDPG 中的 Actor 网络和 Critic 网络，以倒立摆环境为例

DDPG巧妙地融合了DQN算法中的两个关键技术，以提高训练的稳定性和效率：

1. 经验回放（Replay Buffer）: DDPG是一个**离策略（off-policy）**算法。它将智能体与环境交互的经验（状态、动作、奖励、下一状态）存储在一个经验池中。在训练时，它会从池中随机采样一批数据进行学习，这打破了数据之间的相关性，使得训练更加稳定。
2. 目标网络（Target Networks）: DDPG为Actor和Critic网络都创建了一个对应的“目标网络”。在计算目标Q值时，使用的是目标网络，这为学习提供了一个稳定的目标，避免了Q值估计的剧烈波动。目标网络的更新采用**软更新(soft update)**方式，即每次只将主网络的一小部分权重更新到目标网络，公式为：target_weights = τ * local_weights + (1 - τ) * target_weights。这与DQN中每隔一段时间直接“硬”复制权重的方式不同，使得更新过程更加平滑。

为了在确定性策略中实现探索（exploration），DDPG在Actor网络输出的动作上加入了一些随机噪声，从而让智能体有机会尝试当前策略之外的动作，发现可能更优的策略。

环境介绍：倒立摆

在本次实践中，我们选择OpenAI Gym中的经典控制环境——倒立摆（Inverted Pendulum）。

图2：Pendulum环境示意图

这个任务的目标非常直观：通过施加一个力矩（torque），让一个初始位置随机的摆杆尽可能地保持竖直向上。

这是一个典型的连续控制问题，因为它的状态和动作都是连续的：

• 状态空间 (State Space): 一个3维的连续向量，包含了摆杆角度的余弦、正弦以及角速度。

  标号	名称	最小值	最大值
  0	cos θ	-1.0	1.0
  1	sin θ	-1.0	1.0
  2	θ̇	-8.0	8.0

• 动作空间 (Action Space): 一个1维的连续值，代表施加的力矩。

  标号	动作	最小值	最大值
  0	力矩	-2.0	2.0

环境会根据摆杆的状态（离竖直位置越近、摆动越慢）和所施加的力矩大小来计算每一步的奖励。我们的智能体需要学习一个最优策略来最大化整个回合的累积奖励。

代码实践

接下来，让我们一步步构建和训练我们的DDPG智能体。代码注释中包含了对每个变量和操作的详细解释，包括其维度和作用。

1. 辅助函数与环境设置

首先，我们定义一个用于平滑奖励曲线的辅助函数，并设置好我们的Gym环境。平滑处理可以帮助我们更清晰地观察智能体学习的总体趋势。

import numpy as npdef moving_average(data, window_size):"""计算移动平均值，用于平滑奖励曲线参数:data (list): 原始数据序列 [num_episodes,] - 每个episode的奖励值window_size (int): 移动窗口大小 - 用于平滑的数据点数量返回:list: 移动平均后的数据 [len(data) - window_size + 1,] - 平滑后的奖励序列示例:原始数据: [1, 2, 3, 4, 5], 窗口大小: 3返回: [2.0, 3.0, 4.0] (即 [1+2+3]/3, [2+3+4]/3, [3+4+5]/3)"""# 如果数据长度小于窗口大小，直接返回原数据if len(data) < window_size:return data# 初始化移动平均值列表moving_avg = []  # [len(data) - window_size + 1,]# 滑动窗口计算移动平均值for i in range(len(data) - window_size + 1):# 提取当前窗口内的数据window_data = data[i:i + window_size]  # [window_size,] - 当前窗口的数据# 计算窗口内数据的平均值并添加到结果列表moving_avg.append(np.mean(window_data))  # scalar - 当前窗口的平均值return moving_avg

# 导入必要的库
import gym  # OpenAI Gym强化学习环境库
import numpy as np  # 数值计算库，用于处理数组和矩阵运算# 定义环境名称
env_name = 'Pendulum-v1'  # str - 环境名称，倒立摆连续控制任务# 创建强化学习环境
env = gym.make(env_name)  # gym.Env - Gym环境对象
# env.observation_space: Box(3,) - 观测空间维度为3，包含[cos(theta), sin(theta), thetadot]
# env.action_space: Box(1,) - 动作空间维度为1，连续动作范围[-2.0, 2.0]
# env.reward_range: (-inf, inf) - 奖励范围，理论上无限制

2. 核心组件 (Actor, Critic, ReplayBuffer)

现在，我们来定义DDPG的三个核心组件：经验回放池（ReplayBuffer）、策略网络（Actor）和Q值网络（Critic）。

# 导入必要的库
import collections  # 用于双向队列deque
import random  # 用于随机采样
import numpy as np  # 数值计算库
import torch  # PyTorch深度学习框架
import torch.nn.functional as F  # PyTorch函数库，包含激活函数等# 经验回放缓存
class ReplayBuffer:"""经验回放缓存，用于存储和采样经验数据"""def __init__(self, capacity):"""初始化经验回放缓存参数:capacity (int): 缓存容量 - 最大存储的经验数量"""self.buffer = collections.deque(maxlen=capacity)  # deque - 双向队列，自动维护最大长度def add(self, state, action, reward, next_state, done):"""向经验回放缓存添加一条经验参数:state (array): 当前状态 [state_dim,] - 环境的当前观测action (array): 执行的动作 [action_dim,] - 智能体选择的动作reward (float): 获得的奖励 scalar - 环境反馈的奖励值next_state (array): 下一个状态 [state_dim,] - 执行动作后的新观测done (bool): 是否结束 scalar - 回合是否终止的标志"""self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done))  # tuple - 存储一条完整的经验def sample(self, batch_size):"""从经验回放缓存中采样一批经验参数:batch_size (int): 采样批次大小 - 需要采样的经验数量返回:state (ndarray): 状态批次 [batch_size, state_dim] - 采样的状态数组action (ndarray): 动作批次 [batch_size, action_dim] - 采样的动作数组reward (ndarray): 奖励批次 [batch_size,] - 采样的奖励数组next_state (ndarray): 下一状态批次 [batch_size, state_dim] - 采样的下一状态数组done (ndarray): 结束标志批次 [batch_size,] - 采样的结束标志数组"""transitions = random.sample(self.buffer, batch_size)  # list - 随机采样的经验列表state, action, reward, next_state, done = zip(*transitions)  # tuple - 解包经验元组return np.array(state), np.array(action), np.array(reward), np.array(next_state), np.array(done)def size(self):"""返回当前经验回放缓存中数据的数量返回:int: 缓存中经验的数量 scalar - 当前存储的经验条数"""return len