- DQN:DQN是一个基于值函数的方法,它使用深度神经网络来近似Q值函数。DQN通过最小化TD误差来更新Q值,并使用经验回放和固定Q目标网络来增加稳定性。
- 策略梯度算法:策略梯度方法直接优化策略。它使用梯度上升来最大化期望奖励。由于直接优化策略,策略梯度方法可以很自然地处理连续动作空间。
- Actor-Critic:Actor-Critic结合了策略梯度和值函数方法的优点。Actor负责选择动作,而Critic负责评估这些动作的价值。Critic的输出用于指导Actor的更新,从而减少策略梯度的方差。
特点/算法 | DQN算法 | 策略梯度算法 | Actor-Critic算法 |
---|---|---|---|
基本思想 | 通过值函数学习最优策略 | 直接优化策略 | 结合值迭代和策略优化 |
输出 | 动作值函数(Q值) | 动作的概率分布 | 动作的概率分布和值函数 |
网络结构 | Q网络 | 策略网络 | Actor网络和Critic网络 |
学习目标 | 最小化TD误差 | 最大化期望奖励 | 最大化期望奖励和最小化TD误差 |
创新点 | 可以处理离散和连续动作空间 | 可以处理多模态动作分布 | 结合了值迭代和策略优化的优点 |
缺点 | 可能会遇到不稳定和发散的问题 | 可能会遇到方差大的问题 | 需要维护两个网络 |
稳定性 | 使用经验回放和固定Q目标网络 | 可能会有较大的方差 | 使用Critic减少方差 |
样本效率 | 较高(经验回放) | 较低 | 中等 |
探索策略 | 通常使用ε-greedy | 由策略产生 | 由Actor产生 |
DQN、策略梯度算法和Actor-Critic算法各有特点,所以它们各自适合的运用场景有所不同:
- DQN (Deep Q-Network)
- 适合场景:主要适用于离散动作空间的任务。
- 优点:由于DQN直接估计每个动作的Q值,它在离散动作空间中可以很容易地选择最大Q值的动作。
- 缺点:对于连续动作空间,DQN的方法不再适用,因为在连续空间中找到最大Q值的动作是一个困难的优化问题。
- 示例应用:Atari游戏,其中玩家的动作通常是离散的(例如,向左、向右、射击等)。
- 策略梯度算法
- 适合场景:适用于连续或离散动作空间的任务。
- 优点:由于直接优化策略,策略梯度方法可以很自然地处理连续动作空间。
- 缺点:可能会有较大的方差,导致学习不稳定。
- 示例应用:机器人控制、物理仿真等,其中动作通常是连续的。
- Actor-Critic
- 适合场景:适用于连续或离散动作空间的任务。
- 优点:结合了策略梯度和值函数方法的优点,Actor负责选择动作,而Critic负责评估这些动作的价值。Critic的输出用于指导Actor的更新,从而减少策略梯度的方差。
- 缺点:需要同时维护和训练两个网络(Actor和Critic),可能会增加实现的复杂性。
- 示例应用:复杂的控制任务,如无人驾驶汽车、机器人控制等。