Sequential DQN

Sequential DQN是一种强化学习算法，用于解决具有连续决策空间的问题。它是对传统DQN算法的扩展，可以在三维欧式空间中学习策略。

在传统的DQN算法中，智能体通过在状态空间中选择动作来最大化累积奖励。然而，在某些问题中，动作空间是连续的，例如三维欧式空间中的动作。为了解决这个问题，引入了Sequential DQN算法。

Sequential DQN算法通过将连续动作空间分解为一系列离散的动作决策，来处理连续动作空间。它将连续动作空间划分为多个离散的子空间，并使用传统的DQN算法在每个子空间中学习策略。然后，通过在每个子空间中选择最优的动作，来获得整体的最优策略。

具体来说，Sequential DQN算法将连续动作空间划分为多个离散的子空间，每个子空间对应一个离散的动作决策。然后，使用传统的DQN算法在每个子空间中学习策略，并选择在每个子空间中具有最高Q值的动作。最后，通过组合每个子空间中选择的动作，得到整体的最优策略。

通过使用Sequential DQN算法，可以有效地处理具有连续动作空间的问题，并学习到最优的策略。