深度强化学习DDPG的框架简易清晰的中文流程图
时间: 2025-02-01 15:02:33 浏览: 130
### DDPG 深度强化学习算法框架
DDPG(深度确定性策略梯度)是一种结合了Actor-Critic架构与函数逼近技术的算法,适用于连续动作空间的任务。该方法通过两个神经网络——Actor网络和Critic网络来分别估计最优行为策略以及评估当前策略的好坏。
#### Actor 和 Critic 的工作原理
- **Actor**:负责输出行动决策。给定环境状态作为输入,经过一系列线性和非线性变换层处理后得到具体的执行指令。
- **Critic**:用于评价由Actor产生的特定操作的价值高低。它接收的状态和对应的行动组合,并预测这一对组合所带来的即时奖励加上未来折扣后的总收益。
为了提高训练稳定性并加速收敛速度,DDPG引入了目标网络(Target Networks),即为每个功能模块配备了一个额外的目标版本,在更新参数时采用缓慢跟踪的方式逐步调整权重值[^1]。
```mermaid
graph TD;
A[环境] --> B{获取初始观察};
B --> C(初始化actor, critic及其target networks);
C -->|循环直到结束条件满足|D{采样一批次数据};
D --> E[利用batch中的(s,a,r,s')计算TD error];
E --> F[使用TD error更新critic network];
F --> G[从actor network中选取action a=μ(s)];
G --> H[用a去更新actor network以最大化Q-value];
H --> I[软更新target networks];
I --> J[返回到B继续下一轮迭代];
```
此流程图展示了完整的DDPG算法过程,其中包含了如何交互于环境中收集经验样本、怎样依据这些经历优化模型结构等内容。值得注意的是,“软更新”指的是按照一定比例混合旧有参数与新学到的知识来进行渐进式的改进而非一次性大幅度改变[^2]。
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