ddqn算法伪代码
时间: 2025-04-22 08:01:04 浏览: 47
### DDQN算法伪代码
DDQN(Double Deep Q-Networks)旨在解决原始DQN中存在的过估计问题,通过改进目标Q值的计算方式来提高模型稳定性与性能[^1]。
#### 初始化阶段
```python
初始化神经网络参数 θ 对应于评估网络 eval_net
初始化神经网络参数 θ' 对应于目标网络 target_net 并令其等于eval_net 参数即θ'=θ
初始化经验回放缓冲区 D 至容量 N
设置探索率 ε 初始值以及衰减机制
设定每C步同步一次target_net 和 eval_net 的频率
```
#### 训练循环
```python
for episode in range(total_episodes):
observation = env.reset()
while True:
# 动作选取
if np.random.rand() <= epsilon:
action = env.action_space.sample()
else:
action_values = eval_net.forward(observation)
action = torch.argmax(action_values).item()
next_observation, reward, done, _ = env.step(action)
# 存储转移元组至经验池
replay_buffer.store_transition((observation, action, reward, next_observation, int(done)))
observation = next_observation
if done:
break
# 当经验池达到一定量级时开始学习过程
if len(replay_buffer) > batch_size:
minibatch = replay_buffer.sample(batch_size)
states, actions, rewards, new_states, dones = zip(*minibatch)
q_evaluated = eval_net(states).gather(1, actions.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
with torch.no_grad():
best_actions = eval_net(new_states).argmax(dim=1)
q_next = target_net(new_states).gather(1, best_actions.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
y_i = rewards + gamma * (1-dones) * q_next
loss = F.mse_loss(q_evaluated, y_i.detach())
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 定期更新目标网络权重
if global_step % update_target_frequency == 0:
target_net.load_state_dict(eval_net.state_dict())
# 探索率随时间逐步降低
epsilon = max(final_epsilon, initial_epsilon - exploration_decay*episode)
```
此段伪代码展示了如何利用双网络结构有效缓解价值函数估计过程中可能出现的目标偏移现象,进而提升整体优化流程中的数据利用率和决策质量[^4]。
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