利用 DDPG 解决连续动作问题

# 1. 简介

- 引入问题：连续动作问题在强化学习中的重要性
- DDPG 算法概述

# 2. 强化学习基础知识回顾

强化学习是一种机器学习范式，旨在通过观察行为与环境的互动，学习如何最大化累积奖励。在强化学习中，智能体（Agent）通过采取特定的动作来影响环境，并根据环境的反馈（奖励信号）来调整其策略。强化学习问题可以分为离散动作和连续动作两种情况，其中，连续动作空间问题对算法的稳定性和训练效率提出了更高的要求。

在连续动作空间问题中，动作的选择变得更加复杂，因为动作空间变得无限，无法简单地使用传统的强化学习方法进行求解。为了应对这一挑战，Actor-Critic 架构应运而生。Actor-Critic 架构是一种将策略评估（Critic）和策略改进（Actor）分开的方法，在解决连续动作问题时具有很好的效果。

Actor-Critic 架构中，Actor 负责学习策略，即决定在给定状态下应该采取哪种动作；Critic 负责评估 Actor 的策略，指导 Actor 学习更好的策略。这种分离的架构能够提高策略的稳定性和收敛速度，使得在连续动作环境下的强化学习更具可行性。

# 3. DDPG 算法详解

在这一部分，我们将详细介绍深度确定性策略梯度算法（DDPG）的原理、网络结构、训练过程等内容。

**DDPG 算法基本原理**

DDPG算法是一种结合了Actor-Critic和深度学习的方法，用于解决连续动作空间的强化学习问题。通过将确定性策略梯度方法扩展到深度学习框架中，DDPG可以有效应对高维连续动作空间中的问题。

**Actor 网络和 Critic 网络结构**

在DDPG中，Actor网络用于学习策略（即动作选择），而Critic网络则用于估计动作的价值函数。一般来说，Actor网络是一个多层神经网络，输出动作的连续数值；Critic网络也是一个多层神经网络，用于估计动作的Q值。

# Actor 网络示例代码
class Actor(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_size):
        super(Actor, self).__init__()
        self.actor = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, action_dim),
            nn.Tanh()
        )
    def forward(self, state):
        return self.actor(state)

# Critic 网络示例代码
class Critic(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_size):
        super(Critic, self).__init__()
        self.critic = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim + action_dim, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(