增强型深度确定策略梯度算法：提升收敛速度与稳定性

"本文介绍了一种增强型深度确定策略梯度（E-DDPG）算法，旨在解决深度确定策略梯度（DDPG）算法在强化学习中收敛速度较慢的问题。E-DDPG通过创建多样性和高误差两个样本池，优化样本选择，提升算法收敛性能和样本利用率。同时，文章还引入自模拟度量方法来评估样本间的相似性，并建立了值函数与样本相似性的理论关联。实验证明，在Pendulum和MountainCar等经典问题上，E-DDPG表现出更好的收敛稳定性和更快的收敛速度。关键词包括深度强化学习、样本排序、自模拟度量和时间差分误差。" 深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的技术，允许智能体在复杂的环境中通过试错学习最优策略。在深度确定策略梯度（DDPG）算法中，智能体利用深度神经网络来估计动作值函数，从而决定最优行动。然而，DDPG算法存在收敛速度慢的问题，这限制了其在实际应用中的效率。 E-DDPG算法为解决这一问题，引入了新的策略。首先，它创建了两个新的样本池：多样性样本池和高误差样本池。多样性样本池包含不同状态的样本，以增加策略探索的多样性；高误差样本池则存储那些预测误差较大的样本，以优先处理错误信息。在训练过程中，E-DDPG根据预设比例从这两个池中选择样本，这样既考虑了样本的多样性，又强调了重要样本的价值，提高了算法的收敛速度和效率。 此外，E-DDPG采用了自模拟度量方法，这是一种评估样本间相似性的技术。通过这种方法，算法可以识别出与当前状态相似的历史状态，从而更好地理解值函数的变化趋势。理论分析证明了这种方法的合理性，并建立了值函数与样本相似性之间的数学联系，使得智能体能够更有效地学习和适应环境。 实验部分，E-DDPG算法在Pendulum和MountainCar这两个经典控制问题上进行了测试，结果表明E-DDPG相比于传统的DDPG算法，不仅在收敛稳定性上有显著提升，而且收敛速度更快。这证明了E-DDPG算法的有效性和实用性，特别是在需要快速学习和适应环境的强化学习任务中。 E-DDPG算法通过创新的样本管理策略和自模拟度量技术，改进了深度强化学习的收敛性能，为未来深度强化学习领域的研究和应用提供了有价值的参考。