Double DQN算法的伪代码

<think>好的，我需要帮助用户找到Double DQN算法的伪代码。首先，我应该回忆一下Double DQN的基本概念。Double DQN是为了解决传统DQN中的过估计问题而提出的，它通过解耦动作选择和目标值计算来实现这一点。传统DQN在计算目标Q值时使用同一个网络来选择动作和评估价值，而Double DQN则使用主网络选择动作，目标网络来评估该动作的价值。 接下来，我需要确保伪代码的准确性。根据DeepMind的论文，Double DQN的伪代码应该与DQN类似，但在目标值的计算上有区别。具体来说，目标值的计算应该是使用主网络选择下一个状态的最优动作，然后用目标网络来评估这个动作的Q值。这样分开可以避免过高估计。 然后，我需要将这个过程转化为伪代码的结构。通常会包括初始化网络参数、经验回放、选择动作、计算目标Q值、更新网络等步骤。需要特别注意目标网络参数的更新方式，一般是定期从主网络复制参数，而不是每一步都更新。 还要检查是否有遗漏的关键点，比如经验回放缓冲区的作用，ε-greedy策略的应用，以及损失函数的选择（通常是均方误差）。同时，引用相关的文献来支持伪代码的正确性，比如引用Hasselt等人2015年的论文。 最后，用户可能还会对Double DQN与传统DQN的区别、数学公式以及实际应用感兴趣，所以准备相关问题也是有必要的。需要确保回答结构清晰，步骤明确，帮助用户全面理解Double DQN的实现细节。</think>### Double DQN算法伪代码 Double DQN（Double Deep Q-Network）通过**解耦动作选择与价值评估**解决传统DQN的过估计问题。其核心思想是使用主网络选择动作，目标网络评估该动作的价值。以下是算法伪代码的关键步骤： 1. **初始化**： - 主网络参数 $\theta$ - 目标网络参数 $\theta^- = \theta$ - 经验回放缓冲区 $\mathcal{D}$ 2. **循环执行**（每个时间步）： - 用 $\epsilon$-greedy策略选择动作 $a_t$（基于主网络 $Q(s,a;\theta)$） - 执行动作 $a_t$，观测奖励 $r_t$ 和下一状态 $s_{t+1}$ - 将转移 $(s_t, a_t, r_t, s_{t+1}, \text{done})$ 存入 $\mathcal{D}$ - 从 $\mathcal{D}$ 中采样小批量样本 $(s_i, a_i, r_i, s'_i)$ 3. **计算目标Q值**（与传统DQN的关键区别）： $$ y_i = \begin{cases} r_i & \text{if } s'_i \text{终止} \\ r_i + \gamma Q(s'_i, \underset{a'}{\arg\max} Q(s'_i,a';\theta); \theta^-) & \text{otherwise} \end{cases} $$ 4. **更新主网络**： 最小化损失函数 $L(\theta) = \mathbb{E}[(y_i - Q(s_i,a_i;\theta))^2]$ 5. **定期同步目标网络**： 每 $C$ 步更新 $\theta^- \leftarrow \theta$ ```python # 伪代码简化实现 target_net = DeepQNetwork() policy_net = DeepQNetwork() target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict()) for episode in episodes: state = env.reset() while not done: action = epsilon_greedy(state, policy_net) next_state, reward, done, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) # 经验回放采样 batch = replay_buffer.sample(BATCH_SIZE) states, actions, rewards, next_states, dones = batch # Double DQN核心计算 next_actions = policy_net(next_states).max(1)[1].detach() target_q_values = target_net(next_states).gather(1, next_actions.unsqueeze(1)) target = rewards + (1 - dones) * GAMMA * target_q_values # 计算损失并反向传播 current_q_values = policy_net(states).gather(1, actions) loss = F.mse_loss(current_q_values, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 定期更新目标网络 if step % TARGET_UPDATE == 0: target_net.load_state_dict(policy_net.state_dict()) ``` ### 与传统DQN的区别 | 特性 | DQN | Double DQN | |------------|-----------------------|------------------------------| | 目标Q值计算 | $r+\gamma \max Q(s',a';\theta^-)$ | $r+\gamma Q(s',\arg\max Q(s',a';\theta);\theta^-)$ | | 过估计控制 | 无 | 通过解耦选择与评估降低偏差[^1] |