神经网络在强化学习中的连续动作控制：DDPG 原理与实现

2023-11-01 19:29:18

在强化学习的浩瀚世界中，我们常常面临着控制代理以实现最佳结果的挑战。传统上，确定性策略一直是解决这些问题的首选方法，但对于连续动作空间的问题，随机性策略提供了一个更有前途的解决方案。Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 就是一种这样的策略，它利用神经网络的强大功能，在连续动作空间中为代理提供最佳的行动方案。

DDPG 的原理

DDPG 是在确定性策略梯度 (DPG) 的基础上发展起来的，后者通过利用神经网络学习动作-价值函数来确定最优动作。然而，DDPG 采用了一种更加微妙的方法，它使用两个神经网络：一个演员网络和一个评论家网络。

演员网络： 演员网络是一个策略网络，它将状态作为输入，并输出连续动作的确定性分布。换句话说，它决定了代理在给定状态下应采取的特定动作。

评论家网络： 评论家网络是一个价值网络，它将状态和动作作为输入，并输出动作的预期价值。它评估演员网络选择的动作的质量，并提供梯度信息以指导演员的学习。

算法流程

DDPG 使用一种称为策略梯度的学习算法。该算法通过以下步骤迭代更新演员和评论家网络：

动作采样： 从演员网络给出的分布中采样一个动作。
执行动作： 在环境中执行采样动作，观察奖励和下一状态。
计算梯度： 使用评论家网络计算动作的梯度，该梯度表示动作对未来奖励的预期影响。
更新演员网络： 根据梯度更新演员网络，以选择更有利的动作。
更新评论家网络： 使用目标评论家网络训练评论家网络，该目标评论家网络是一个平滑的评论家网络，更新较慢，以提供更稳定的训练信号。

DDPG 的实现

要实现 DDPG，我们必须首先定义演员和评论家网络的架构。对于演员网络，我们可以使用多层感知器 (MLP) 或卷积神经网络 (CNN)。对于评论家网络，MLP 通常是一个不错的选择。

下一步是选择优化器。Adam 是一个流行的选择，因为它具有快速收敛和减少振荡的特性。

以下是 DDPG 算法的简化伪代码：

initialize actor network
initialize critic network
initialize target actor network
initialize target critic network

while not converged:
    sample action from actor network
    execute action in environment
    observe reward and next state
    compute critic gradient
    update actor network using gradient
    update critic network using target critic network

结论

DDPG 是控制具有连续动作空间的代理的强大算法。它结合了神经网络的灵活性和确定性策略梯度的力量，为代理提供了一种在复杂环境中采取最佳行动的有效方法。通过遵循本文提供的步骤，您可以亲身体验 DDPG 的力量，并将其应用于自己的强化学习项目。当您探索强化学习的迷人领域时，愿 DDPG 成为您忠实的向导，引领您取得成功。