ddpg算法结构图
时间: 2025-05-25 17:21:25 浏览: 25
### DDPG算法的结构图
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种基于Actor-Critic架构的深度强化学习算法,专门设计用于处理连续动作空间的任务。该算法通过结合确定性策略梯度方法和经验回放机制来提高样本效率和稳定性。
以下是DDPG算法的核心组成部分及其对应的结构框架:
#### 1. **Actor-Critic 架构**
- Actor 负责生成策略 π(a|s),即给定状态 s 下的动作 a 的映射关系。
- Critic 则负责评估当前策略的好坏,具体来说是估计 Q 值函数 \(Q(s, a)\)。
- 这两个模块分别由独立的神经网络实现,并通过目标网络(Target Network)进行参数更新平滑化[^1]。
#### 2. **目标网络的作用**
- 为了减少训练过程中的不稳定性和震荡现象,DDPG引入了目标网络的概念。这些目标网络会周期性地复制主网络的权重并逐步调整,从而提供更稳定的训练信号[^3]。
#### 3. **经验回放机制**
- 经验回放缓冲区存储了代理与环境交互过程中产生的数据 (state, action, reward, next_state, done)。每次训练时从中随机抽取一批样本来计算损失,这种方法有助于打破时间序列的相关性,进一步增强算法的鲁棒性[^2]。
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### DDPG算法的典型结构图描述
虽然无法直接展示图片形式的结构图,但可以文字化描述其主要组成要素如下:
- 左侧表示输入的状态向量 \(S_t\);
- 中间部分分为两条路径:
- 上方为 Actor 网络,接收状态作为输入,输出对应的最佳行动 A;
- 下方为 Critic 网络,接受组合 \((S_t, A_t)\) 并预测期望回报 Q 值;
- 右侧展示了如何利用 TD-error 更新 Critic 参数以及反向传播优化 Actor 模型的过程;
- 底部显示了一个额外的经验回放缓冲池,其中保存历史轨迹片段供后续采样使用。
如果需要具体的可视化图表资源,可参考相关论文或者开源项目文档链接获取高清版本文件[^1]。
```python
import torch
from torch import nn
class Actor(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(Actor, self).__init__()
self.network = nn.Sequential(
nn.Linear(state_dim, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, action_dim),
nn.Tanh() # 输出范围 [-1, 1]
)
def forward(self, state):
return self.network(state)
class Critic(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(Critic, self).__init__()
self.network = nn.Sequential(
nn.Linear(state_dim + action_dim, 256),
nn.ReLU(),
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 1)
)
def forward(self, state, action):
x = torch.cat([state, action], dim=1)
return self.network(x)
```
以上代码定义了简单的 Actor 和 Critic 神经网络模型,它们共同构成了完整的 DDPG 系统基础构件之一。
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