Double DQN算法matlab

Double Deep Q-Network (Double DQN) 是强化学习中一种改进的深度 Q-学习算法，它旨在解决 DQN 中的过度估计问题，也就是在选择动作时，目标网络（通常用于计算 Q 值的最优估计）和行为网络（实际执行动作的网络）可能会产生不一致，导致过早地优化。

在 MATLAB 中实现 Double DQN，你需要做以下步骤：

1. **环境设置**：导入 `reinforcementLearning` 包或使用 `DeepRL` 工具箱，设置好游戏环境或马尔科夫决策过程（MDP）。

2. **网络结构**：构建两套神经网络，一套作为行为网络（Q-网络），用于选取动作；另一套作为目标网络，用于评估价值。通常它们有相同的结构但参数不同。

3. **经验回放**：存储每个时间步的观测、动作、奖励和新状态，用作训练的样本。

4. **更新策略**：在每个训练周期，首先根据行为网络选出动作，然后使用目标网络评估这个动作的价值。更新时，分别使用行为网络选取的动作和目标网络的Q值，避免了直接用当前最大Q值导致的过早优化。

5. **Q值更新**：使用 Temporal Difference (TD) 更新规则，计算损失并反向传播，更新两个网络的权重。

6. **周期性目标网络更新**：定期将行为网络的权重复制到目标网络，保持一定的延迟，防止过快的学习。