DDQN算法与DQN算法有什么不同之处？

DDQN算法与DQN算法的不同之处在于目标Q值的计算方式。在DQN算法中，目标Q值的计算是通过选择下一个状态的最大Q值来进行的。而在DDQN算法中，目标Q值的计算是通过使用当前网络选择下一个状态的动作，再使用目标网络计算该动作的Q值来进行的。这样可以减轻DQN算法中的过估计问题，提高算法的性能。

以下是DDQN算法与DQN算法的不同之处：
1. DQN算法中的目标Q值计算方式：

next_state_q_values = target_network.predict(next_state)
max_next_q_value = np.max(next_state_q_values)
target_q_value = reward + discount_factor * max_next_q_value

2. DDQN算法中的目标Q值计算方式：

next_state_q_values = online_network.predict(next_state)
max_next_action = np.argmax(next_state_q_values)
target_q_value = reward + discount_factor * target_network.predict(next_state)[max_next_action]

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值函数强化学习-DQN、DDQN和Dueling DQN算法公式推导分析

DQN算法是一种基于Q-learning的深度强化学习算法，其目标是学习一个Q函数，使得该函数能够最大化累积奖励。DDQN算法是对DQN算法的改进，通过解决DQN算法中过高估计Q值的问题，提高了算法的性能。Dueling DQN算法则是在DDQN算法的基础上，提出了一种新的神经网络结构，使得算法的学习效率更高。

下面是DQN算法的公式推导分析：
1. Q-learning的更新公式为：$Q(s_t,a_t) \leftarrow Q(s_t,a_t) + \alpha(r_{t+1} + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1},a) - Q(s_t,a_t))$
2. DQN算法使用了深度神经网络来逼近Q函数，将更新公式改为：$Q(s_t,a_t) \leftarrow Q(s_t,a_t) + \alpha(r_{t+1} + \gamma \max_{a} Q(s_{t+1},a; \theta^-) - Q(s_t,a_t; \theta))$，其中$\theta$为当前网络的参数，$\theta^-$为目标网络的参数，$\max_{a} Q(s_{t+1},a; \theta^-)$表示在下一个状态$s_{t+1}$中，选择动作$a$所得到的最大Q值。
3. DDQN算法在DQN算法的基础上，使用了双网络结构，解决了DQN算法中过高估计Q值的问题。更新公式为：$Q(s_t,a_t) \leftarrow Q(s_t,a_t) + \alpha(r_{t+1} + \gamma Q(s_{t+1},\arg\max_{a} Q(s_{t+1},a; \theta); \theta^-) - Q(s_t,a_t; \theta))$，其中$\arg\max_{a} Q(s_{t+1},a; \theta)$表示在下一个状态$s_{t+1}$中，选择动作$a$所得到的最大Q值对应的动作。
4. Dueling DQN算法在DDQN算法的基础上，提出了一种新的神经网络结构，使得算法的学习效率更高。具体来说，Dueling DQN算法的输出包括两个分支，分别是该状态的状态价值V(标量)和每个动作的优势值A(与动作空间同维度的向量)。网络结构如下图所示：

[Dueling DQN网络结构](https://img-blog.csdn.net/20170727145756345?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY2hlbnhpYW9fYmFpZHUx/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)

更新公式为：$Q(s_t,a_t) \leftarrow V(s_t) + (A(s_t,a_t) - \frac{1}{|\mathcal{A}|} \sum_{a} A(s_t,a))$，其中$V(s_t)$表示状态$s_t$的价值，$A(s_t,a_t)$表示在状态$s_t$下选择动作$a_t$的优势值，$\frac{1}{|\mathcal{A}|} \sum_{a} A(s_t,a)$表示所有动作的平均优势值。

ddqn和dqn的算法伪代码

DDQN算法和DQN算法的伪代码有所不同。在DDQN算法中，主要是对目标函数的计算进行了改进。以下是DDQN算法的伪代码：

1. 初始化经验回放缓冲区D和两个神经网络Q和Q_target，其中Q_target是用来计算目标值的目标网络，Q是用来进行动作选择的行动网络。将目标网络的参数ω_target初始化为与行动网络Q的参数ω相同。

2. for episode in range(num_episodes):
Initialize state s

for t in range(max_steps_per_episode):
根据当前状态s从行动网络Q选择行动a，即a = argmax(Q(s, a, ω))
执行行动a，观察得到的奖励r和下一个状态s'
将(s, a, r, s')存储在经验回放缓冲区D中
从D中随机采样一批经验样本{(s_i, a_i, r_i, s'_i)}，计算目标值Y_i
Y_i = r_i + γ * Q_target(s'_i, argmax(Q(s'_i, a, ω), ω_target)
使用均方误差损失函数更新行动网络Q的参数ω：
ω = ω - α * ∇(Q(s, a, ω) - Y_i)^2，其中α是学习率

每隔C步将行动网络的参数复制到目标网络：ω_target = ω
if s' is terminal state:
break

在DQN算法中，目标值的计算是简单地使用Q_target估计的最大Q值作为目标值。而在DDQN算法中，目标值的计算使用Q估计的最大Q值对应的行动来决定，再用Q_target来估计该行动对应的Q值。这样可以减轻DQN算法中过估计的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度强化学习-Double DQN算法原理与代码](https://blog.csdn.net/weixin_46133643/article/details/121863216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）](https://blog.csdn.net/weixin_51602120/article/details/128835954)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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