DQN解决网络攻击路径问题

DQN（Deep Q-Network）是一种使用神经网络来近似Q值的强化学习算法。在DQN中，神经网络被称为Q网络，用于表示Q值。Q网络的训练过程需要提供有标签的样本。这些标签可以直接使用目标Q值来作为训练的目标，因为我们的最终目标是让Q值趋近于目标Q值。因此，Q网络的训练损失函数可以通过计算Q值的均方误差来定义。

然而，DQN算法主要用于解决单智能体的强化学习问题，无法有效利用其他智能体的全局状态和动作信息。这意味着在网络攻击路径问题中，DQN可能无法准确评估每个动作的价值。为了解决这个问题，MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法被提出。MADDPG算法通过引入多个智能体的策略网络和Q网络，可以更好地利用全局信息来评估每个动作的价值，从而解决网络攻击路径问题。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [强化学习实战 --- 用DQN让Ai玩吃豆子游戏吧](https://blog.csdn.net/qq_45414559/article/details/109081370)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题](https://blog.csdn.net/aaaccc444/article/details/129770860)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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