深度强化学习(Deep Q-Network, DQN)是将深度学习与强化学习结合的经典算法,由Google DeepMind团队在2013年提出。它通过引入经验回放机制和目标网络解决传统Q学习的稳定性问题,为复杂环境下的智能决策提供了突破性方案。

核心原理

  1. Q函数逼近:使用深度神经网络替代传统Q表,直接学习状态-动作值函数。
  2. 经验回放(Experience Replay):将历史经验存储于缓冲区,随机抽样训练以提高数据利用率。
  3. 目标网络(Target Network):分离目标值计算网络,减少目标漂移带来的训练波动。
  4. ε-贪心策略:在探索与利用间平衡,逐步降低随机探索概率以收敛最优策略。
Deep_Q_Network

典型应用场景

  • 游戏AI:如AlphaGo的早期版本、Atari游戏策略学习。
  • 机器人控制:路径规划、动作优化等任务。
  • 自动驾驶:交通场景决策与导航。
  • 资源管理:如网络流量调度、能源分配系统。
Q_Learning

推荐阅读

Reinforcement_Learning

如需进一步研究,可参考深度强化学习论文合集获取更多技术细节。