本文将探讨不同强化学习算法的性能比较。以下是一些常见的强化学习算法及其性能对比。
常见算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
性能对比
| 算法 | 性能特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 简单易实现，但收敛速度慢 | 简单环境，小规模数据 |
| DQN | 能够处理高维输入，收敛速度快 | 复杂环境，大规模数据 |
| Policy Gradient | 学习速度较快，但容易陷入局部最优 | 需要大量样本，适合连续动作空间 |
| Actor-Critic | 结合了策略梯度和值函数的优势，收敛速度较快 | 复杂环境，连续动作空间 |
扩展阅读
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Q-Learning示意图
DQN示意图