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深度Q学习变体及TF - Agents库在强化学习中的应用

深度Q学习算法变体

深度Q学习（Deep Q - Learning）算法在训练过程中可能会遇到不稳定和效率低下的问题，下面介绍几种可以稳定并加速训练的变体。

固定Q值目标

在基本的深度Q学习算法中，模型既用于预测，又用于设定自身目标，这就像狗追自己的尾巴一样，会导致反馈循环，使网络不稳定，可能出现发散、振荡、冻结等情况。

为了解决这个问题，研究人员使用了两个深度Q网络（DQN）：
-在线模型：在每一步进行学习，并用于控制智能体的行动。
-目标模型：仅用于定义目标，它是在线模型的克隆。

以下是实现固定Q值目标的代码示例：

target = keras.models.clone_model(model) target.set_weights(model.get_weights())

在训练步骤函数中，计算下一个状态的Q值时，使用目标模型而非在线模型：

next_Q_values = target.predict(next_states)

在训练循环中，需要定期（例如每50个回合）将在线模型的权重复制到目标模型：

if episode % 50 == 0: target