DDPG伪代码latex代码

以下是DDPG算法的伪代码：

初始化actor网络 $\mu(s|\theta^\mu)$和critic网络$Q(s,a|\theta^Q)$，并复制目标网络$\mu'$和$Q'$，初始化经验池$D$

对于每个episode：

初始化环境状态$s$

对于每个step：

从actor网络$\mu$中选择一个动作$a=\mu(s|\theta^\mu)+\mathcal{N}$，其中$\mathcal{N}$是高斯噪声

执行动作$a$，获得奖励$r$和下一个状态$s'$

将$(s,a,r,s')$存储到经验池$D$中

如果经验池$D$的大小达到最大值，从中随机选择一些样本

对于每个样本$(s_i,a_i,r_i,s_i')$：

计算目标Q值$y_i=r_i+\gamma Q'(s_i',\mu'(s_i'|\theta^{\mu'})|\theta^{Q'})$

更新critic网络参数$\theta^Q$，使其最小化损失$L(\theta^Q)=\frac{1}{N}\sum_i(y_i-Q(s_i,a_i|\theta^Q))^2$

更新actor网络参数$\theta^\mu$，使其最大化$Q(s,\mu(s|\theta^\mu)|\theta^Q)$

更新目标网络$\mu'\leftarrow\tau\mu+(1-\tau)\mu'$和$Q'\leftarrow\tau Q+(1-\tau)Q'$，其中$\tau$是软更新系数

将状态$s'$作为下一步的状态$s$

DDPG算法的主要思想是使用actor网络来直接输出动作，而使用critic网络来评估动作的质量，并根据评估结果更新actor网络。目标网络的使用可以提高算法的稳定性。