Double DQN

Double DQN（双重DQN）是对DQN算法的改进，主要解决了DQN算法中的过估计问题。在DQN算法中，使用一个神经网络来估计动作的价值，但是这种估计容易过高估计某些动作的价值。Double DQN通过使用两个独立的动作价值估计网络来解决这个问题。其中一个网络用于选择最佳动作，而另一个网络用于评估这个动作的价值。这样，通过将两个网络的输出结合起来，可以减少过估计的问题。[1][3]

Double DQN的伪代码与DQN算法基本一致，只是在目标值的计算方法上有所改变。通过使用两个独立的网络，分别计算最佳动作和评估动作的价值，可以消除偏差。在训练过程中，这两个网络需要逐渐更新。[2][3]

总的来说，Double DQN算法是对DQN算法的改进，通过使用两个独立的网络来减少过估计问题，提高了决策能力和累计奖励。