TD3算法：超越DDPG的强化学习算法

人工智能

2023-09-14 11:44:28

强化学习领域中，深度确定性策略梯度（DDPG）算法以其卓越的性能和广泛的应用而备受推崇。然而，DDPG算法也存在一些固有的局限性，比如对策略和价值函数估计的过拟合以及目标网络更新的延迟。

TD3算法横空出世，旨在解决DDPG算法的这些痛点。它引入了一系列创新机制，包括双Q网络、目标策略平滑和延迟策略更新，从而有效提升了强化学习模型的稳定性和性能。

双Q网络：缓解过拟合

过拟合是强化学习模型常见的问题，即模型过度依赖于训练数据，无法泛化到新的场景。TD3算法采用双Q网络机制来缓解这一问题。

具体而言，TD3算法使用两个独立的Q网络（Q1和Q2）来估计状态-动作值函数。在训练过程中，使用Q1网络更新目标值，而Q2网络用于计算损失函数。这种机制有助于减少Q网络之间的相关性，从而缓解过拟合现象。

目标策略平滑：消除延迟

DDPG算法中，目标网络的更新频率低于策略网络。这种延迟可能会导致目标网络滞后于策略网络的变化，从而影响模型的训练效果。

TD3算法通过引入目标策略平滑机制来解决这一问题。它将当前策略网络和目标策略网络的权重进行平滑，而不是直接使用当前策略网络的权重作为目标策略网络的权重。这种平滑过程有助于消除目标策略网络的延迟，使它能够更好地跟随策略网络的变化。

延迟策略更新：提升稳定性

策略更新的延迟也可能导致强化学习模型的不稳定。TD3算法采用延迟策略更新机制，即策略网络的更新频率低于Q网络和目标策略网络。

这种延迟更新策略有助于提高模型的稳定性。它为Q网络和目标策略网络提供了更多的时间来收敛，从而防止策略网络过度拟合或不稳定地更新。

TensorFlow 2.0 实现

以下代码展示了如何在 TensorFlow 2.0 中实现 TD3 算法：

import tensorflow as tf
import numpy as np

class TD3Agent:
    def __init__(self, env, actor_lr, critic_lr):
        # ...

    def train(self, episodes, max_steps):
        # ...

    def actor(self, state):
        # ...

    def critic(self, state, action):
        # ...