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TD3对于ddpg的改进

时间: 2025-03-07 18:01:23 浏览: 69

### TD3相对于DDPG的主要改进 #### 批评者网络的平滑目标为了减少函数逼近误差带来的不稳定性和过拟合现象，在TD3中引入了两个批评者网络来估计动作价值。最终采用较小的那个Q值作为更新的目标，这有助于缓解高估偏差问题[^2]。 ```python def get_min_q(state, action): q_value_1 = critic_network_1(state, action) q_value_2 = critic_network_2(state, action) return min(q_value_1, q_value_2) ``` #### 延迟策略更新不同于DDPG每步都更新演员网络的做法，TD3采取延迟的方式只每隔d个时间步才执行一次政策参数调整。这种机制可以降低方差并提高学习稳定性。 ```python if time_step % policy_delay == 0: actor_loss = -critic_network(state, actor_network(state)).mean() optimizer_actor.zero_grad() actor_loss.backward() optimizer_actor.step() ``` #### 目标策略平滑化当计算目标Q值所对应的最佳行动时，向其中加入一个小噪声扰动项ε，并截断超出范围的动作样本。此方法能够使探索过程更加稳健有效。 ```python noise = np.random.normal(0, max_action * target_policy_noise, size=action_dim) smoothed_action = (target_actor(next_state) + noise).clamp(-max_action, max_action) ```

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