🤖 PyTorch教程：深度确定性策略梯度（DDPG）算法详解

简介 📚

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是一种结合深度强化学习与**确定性策略梯度（DPPG）**的算法，适用于连续动作空间的复杂任务。它通过双网络结构（Actor-Critic）实现策略优化与价值函数估计，是RL领域的重要技术之一。

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核心思想 🔍

• Actor网络：输出确定性动作（直接预测最佳动作，而非概率分布）
• Critic网络：评估当前状态-动作对的Q值（预期回报）
• 目标网络：稳定训练过程，通过目标值计算梯度
• 经验回放：打破数据相关性，提升样本利用率

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适用场景 🎯

✅ 机器人控制
✅ 游戏AI（如《Dota 2》等连续动作游戏）
✅ 自动驾驶路径规划
✅ 工业流程优化

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实现步骤 🧱

1. 定义网络结构

   • Actor: 输入状态，输出动作
   • Critic: 输入状态+动作，输出Q值
   • 使用PyTorch构建神经网络模型

2. 初始化目标网络

   • 通过参数复制初始化目标网络（target_actor, target_critic）

3. 训练循环

   while True:
       state = env.reset()
       for _ in range(episode_steps):
           action = actor(state)  # 确定性动作
           next_state, reward, done, _ = env.step(action)
           # 存储经验到回放缓冲区
           # 采样批次并更新网络
   

4. 损失函数与优化

   • Critic损失：MSE(Q_target, Q_current)
   • Actor损失：通过Critic梯度反向传播优化策略

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扩展学习 🌐

• 🔗 DDPG实现示例
• 🔗 Actor-Critic框架详解
• 🔗 深度强化学习综述

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📷 图解DDPG

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⚠️ 注意事项

• 需要稳定的环境与奖励函数设计
• 超参数调优（学习率、折扣因子等）至关重要
• 可结合优先经验回放（Prioritized Experience Replay）提升效率

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