Prioritized Replay DQN

Prioritized Replay DQN（优先级回放深度 Q 网络）是深度强化学习中的一种算法，用于解决强化学习中的样本重要性采样问题。

在传统的 DQN 算法中，智能体通过随机选择经验回放缓冲区中的样本进行训练，这可能导致一些重要的样本被频繁地覆盖，而其他重要的样本则很少被选中。为了解决这个问题，Prioritized Replay DQN 引入了优先级回放机制。

优先级回放机制根据样本的 TD 误差（Temporal Difference Error）来计算其优先级。TD 误差表示当前状态下智能体的行动价值估计与目标值之间的差异。优先级高的样本将有更高的概率被选中进行训练，从而增加其被学习的机会。

具体而言，Prioritized Replay DQN 算法包括以下步骤：
1. 在经验回放缓冲区中存储智能体与环境交互得到的经验样本，同时计算每个样本的 TD 误差。
2. 根据样本的 TD 误差计算其优先级，并按照优先级进行存储。
3. 在每次训练时，根据优先级选择一定数量的样本进行训练，以更新智能体的 Q 值网络。
4. 在更新完 Q 值网络后，更新样本的优先级。

通过优先级回放机制，Prioritized Replay DQN 能够更加高效地利用样本，提高智能体的训练效果和学习速度。