DDPG 学习速率太慢

### 提高DDPG算法学习速度和效率的方法

#### 优化网络结构设计
为了提升DDPG的学习速率，可以考虑改进神经网络的设计。采用更高效的架构如残差连接或批标准化技术有助于加速收敛过程[^1]。

import torch.nn as nn

class ActorNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(ActorNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 400)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(400)  # 批规范化层
        self.fc2 = nn.Linear(400, 300)
        self.fc3 = nn.Linear(300, action_dim)

    def forward(self, x):
        out = F.relu(self.bn1(self.fc1(x)))
        out = F.relu(self.fc2(out))
        out = torch.tanh(self.fc3(out)) * max_action_value  # 动作空间缩放
        return out

#### 调整超参数设置
合理调整诸如折扣因子γ、探索噪声水平σ以及目标网络更新频率τ等关键超参数对于改善性能至关重要。适当增加经验回放缓冲区大小也能促进样本多样性从而加快学习进程[^4]。

- 折扣因子 γ 接近于 1 可使长期奖励得到更多重视；
- 较高的 σ 初始值允许更大范围内的随机行为以便更好地探索未知区域；
- 缓慢降低 τ 的方式可确保稳定过渡至新学到的知识上。

#### 使用优先级重播机制
引入Prioritized Experience Replay(PER)，即按照重要程度分配不同权重给存储的经验数据，在每次采样时依据这些权重重置概率分布选取更为有效的训练集，以此减少冗余计算量并集中精力处理更具代表性的事件实例。

from collections import deque
import numpy as np

class PrioritizedReplayBuffer(object):

    def __init__(self, capacity=1e6, alpha=0.6, beta_start=0.4, beta_frames=100_000):
        ...
        
    def sample_batch(self, batch_size):
        """Sample a batch of experiences."""
        probabilities = np.array([abs(prio)**alpha for prio in self.priorities])
        prob_normalized = probabilities / sum(probabilities)
        indices = np.random.choice(len(self.buffer), size=batch_size, p=prob_normalized)
        samples = [self.buffer[idx] for idx in indices]

        weights = (len(self.buffer)*prob_normalized[indices])**(-beta)
        weights /= max(weights)
        return zip(*samples), list(weights), indices
    
    def update_priorities(self, td_errors, indices):
        """Update priorities based on TD error"""
        new_prios = abs(td_errors)+1e-5
        for i, idx in enumerate(indices):
            self.priorities[idx]=new_prios[i]
...

#### 实施多线程异步训练
通过构建多个并发执行的工作节点（worker），每个工作节点独立收集环境交互信息并将之上传至中心服务器统一管理；与此同时利用分布式框架实现参数同步更新操作，则可以在不牺牲稳定性的情况下显著缩短整体迭代周期[^2]。