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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