连续动作空间的强化学习：DDPG算法

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13.2 DDPG算法概述

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）结合深度神经网络与确定性策略梯度方法，专为连续动作空间设计，适用于机器人控制、自动驾驶等任务。

13.2.1 DDPG算法特点

1. 确定性策略：直接输出连续动作值，优化更稳定。

2. 深度神经网络：

行动者网络（Actor）：输出动作。

评论者网络（Critic）：评估动作价值。

3. 经验回放缓冲区：存储历史样本，减少相关性，提升训练稳定性。

4. 目标网络：软更新（`tau=0.005`）平滑参数，避免训练振荡。

13.2.2 DDPG在连续动作空间中的优势

1. 高维处理能力：适应复杂状态和动作空间。

2. 直接动作建模：确定性策略简化优化过程。

3. 通用性：适用于多种控制任务（如机器人、游戏）。

4. 稳定性：经验回放与目标网络减少训练波动。

局限性：对超参数敏感，需大量计算资源。

13.2.3 实现步骤与网络结构

1. 实现流程：

定义环境（状态/动作空间、奖励函数）。

初始化Actor和Critic网络。

设置经验回放缓冲区（`buffer_size=1e6`）。

训练循环：

添加噪声探索（如高斯噪声）。

采样批次更新网络（`batch_size=64`）。

软更新目标网络。

2. 网络结构：

Actor：输入状态，输出动作（`tanh`激活限制范围）。

Critic：输入状态+动作，输出Q值（无激活函数）。

13.2.4 经验回放与探索策略

1. 经验回放：

存储元组（状态、动作、奖励、下一状态）。

随机采样打破样本相关性，提升数据利用率。

2. 探索策略：

噪声添加：在Actor输出动作上叠加高斯噪声（`Noise`类）。

衰减控制：逐步减少噪声强度，平衡探索与利用。

实例演示

1. 自定义环境（`CustomEnv`）：

2D状态空间，1D动作（如目标导航任务）。

奖励函数：负距离目标值。

2. 训练结果：

输出每回合奖励，监测收敛情况（如`Episode: 1, Reward: .52`）。

总结

核心价值：DDPG通过确定性策略和深度网络高效解决连续动作控制问题。

关键设计：经验回放缓冲区和目标网络确保稳定性，噪声策略促进探索。

应用场景：需精细动作控制的高维任务（如机械臂控制、自动驾驶）。

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