double-dqn 算法

Double-DQN（Double Deep Q-Network，双重深度 Q 网络）是一种强化学习算法，是在 DQN 算法基础上进行改进的。DQN 是一种基于深度学习的强化学习算法，可以用于处理高维空间、连续动作的问题，具有广泛的应用前景。

双重深度 Q 网络算法主要解决 DQN 算法存在最大化操作过估计 Q 值的问题，因为 DQN 算法使用同一个网络估计 Q 值和选择动作，这样会导致 Q 值过高，从而影响学习效果。Double-DQN 算法则通过使用两个神经网络，一个用于估计 Q 值，一个用于选择动作，来避免这个问题。

具体来说，Double-DQN 算法使用经验回放和目标网络等技术训练两个神经网络，一个是估计网络，一个是目标网络。估计网络用于计算当前状态下每个动作的 Q 值，目标网络则用于计算下一个状态下每个动作的 Q 值。这样便不会再出现 Q 值估计过高的问题，同时也不会出现因为使用目标 Q 值选择动作时出现的偏差问题，因为偏差被分布在两个网络中。

Double-DQN 算法在经典控制问题、Atari 游戏等场景下进行了测试，优于 DQN 算法，并且能够高效地处理高维空间和连续动作问题。