- 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。