强化学习-DDQN和Duelling Network实践(倒立摆CartPole代码解读)

一、说明

在这个项目中，即便你对强化学习一无所知，学习这个视频(DDQN+Duelling Network+优先经验回放-强化学习CartPole代码解读_哔哩哔哩_bilibili)，你也能完成简单的强化学习项目。

该项目源码来源于 https://github.com/mofengboy/Interesting/tree/master/RL/CartPole

关键知识点：DDQN、Duelling Network、优先经验回放

二、AI问答

借助AI，辅助解决一些疑问，如下：

1. 简述强化学习和CartPole-v1

问：简述强化学习和CartPole-v1
答：强化学习是一种机器学习方法，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略。它的目标是使智能体在特定任务中获得最大的累积奖励。与其他机器学习方法不同，强化学习强调通过试错来学习，在与环境的交互中逐步改进策略。

CartPole-v1是一个经典的强化学习环境，它模拟了一个小车在水平轨道上平衡竖立的杆子。该环境由 OpenAI Gym 提供，它是一个广泛用于强化学习研究和开发的工具包。

在CartPole-v1环境中，小车可以向左或向右施加力来平衡杆子。游戏的目标是让杆子保持竖直不倒，同时尽可能长时间地保持平衡。每当杆子倾斜超过一个阈值时，游戏就会结束，智能体将获得一个负的奖励信号。智能体的目标是通过与环境的交互来学习一个策略，以最大化累积的奖励。

在强化学习中，智能体通常使用一种叫做Q-learning的算法来学习最优策略。Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法，它通过更新一个值函数Q(s, a)，其中s是状态，a是行动，来逐步改进策略。智能体根据当前状态选择行动，并根据环境反馈的奖励信号来更新值函数。通过不断迭代和训练，智能体可以学习到最优的值函数和策略，从而在CartPole-v1环境中实现长时间的平衡。

总结来说，CartPole-v1是一个用于强化学习研究和开发的经典环境，它模拟了一个小车平衡竖立杆子的任务。强化学习通过与该环境的交互，使用Q-learning等算法来学习最优策略，以使小车能够尽可能长时间地保持平衡。这个环境被广泛用于测试和比较不同的强化学习算法和方法。

 2. 强化学习的Q

问：强化学习的Q指的是什么
答：在强化学习中，Q指的是动作值函数（Action-Value Function），也称为Q函数。Q函数是一种函数，它接受一个状态和一个动作作为输入，并输出该状态下采取该动作所获得的期望累积奖励。

具体来说，对于一个给定的状态s和动作a，Q函数的值表示在当前状态下采取该动作所能获得的期望累积奖励。也就是说，Q函数可以帮助智能体评估在给定状态下采取不同动作的优劣程度，并选择具有最高Q值的动作作为最优策略。

通常，Q函数可以表示为一个表格或一个函数逼近模型。在许多强化学习算法中，如Q-learning和深度Q网络（DQN），Q函数被用来指导智能体的决策过程，通过不断更新和优化Q函数来学习最优策略。

总结来说，Q指的是动作值函数，它用于评估在给定状态下采取不同动作的优劣程度，并指导智能体的决策过程。Q函数在强化学习算法中起着重要的作用，通过不断优化Q函数来学习最优策略。

 3. DQN和DDQN的区别

问：DQN和DDQN的区别
答：DQN（Deep Q-Network）和DDQN（Double Deep Q-Network）是两种基于深度神经网络的强化学习算法，用于解决动作值函数（Q函数）的近似和优化。它们在Q-learning的基础上进行了改进，以提高算法的稳定性和性能。

DQN是由DeepMind提出的一种强化学习算法，它使用深度神经网络来逼近Q函数。DQN的主要创新之处在于引入了经验回放（experience replay）和目标网络（target network）的概念。经验回放允许智能体保存并随机重播之前的经验样本，使得样本可以更好地利用和学习。目标网络用于稳定训练，通过固定一段时间更新目标网络的参数，减少训练过程中的目标值的变化，提高算法的稳定性。

DDQN是对DQN的改进，旨在解决DQN中存在的过高估计（overestimation）的问题。在DQN中，由于使用同一个网络来选择和评估动作，容易导致对动作的价值过高估计。DDQN引入了一个额外的目标网络来评估选取动作的价值，从而减少过高估计的影响。具体而言，DDQN在选择动作时使用当前网络（online network）来确定最佳动作，然后使用目标网络来评估该动作的价值。这种方式可以减少过高估计的问题，并提高算法的性能和稳定性。

因此，DQN和DDQN的主要区别在于DDQN通过使用目标网络来评估动作的价值，从而减少过高估计的影响。这个改进使得DDQN能够更准确地估计动作的价值，提高算法的性能。在实践中，DDQN通常比DQN表现更好，并且被广泛用于各种强化学习任务。

4. 介绍Duelling Network

问：介绍下Duelling Network，怎么和DDQN结合？
答：Duelling Network是一种用于强化学习的神经网络结构，旨在改进Q值函数的估计和训练效果。它的设计灵感来源于Q值函数的两个主要组成部分：状态值函数（Value Function）和优势函数（Advantage Function）。

在传统的Q值函数中，每个动作的Q值是直接估计的。而Duelling Network将Q值函数分解为状态值函数和优势函数，通过估计这两个组件来获得更准确的Q值估计。具体而言，Duelling Network的结构包括一个共享的卷积神经网络（或全连接网络），并在网络的最后分为两个分支：一个分支用于估计状态值函数，另一个分支用于估计优势函数。最后，通过组合状态值函数和优势函数，可以计算出每个动作的Q值。

Duelling Network的优势在于它能够更好地估计不同动作的优势，从而更准确地判断哪些动作更有潜力。这种分解的方式使神经网络能够更好地学习状态值和优势函数之间的关系，尤其在动作空间较大或复杂的环境中效果更为显著。

Duelling Network可以与DDQN结合使用，形成Duelling DDQN算法。在Duelling DDQN中，通过将Duelling Network结构应用于DDQN的框架中，同时使用目标网络和经验回放的技术。这种结合可以同时享受DDQN的优势，如减少过高估计和提高稳定性，以及Duelling Network的优势，如准确估计优势和提高学习效果。

总结来说，Duelling Network是一种将Q值函数分解为状态值函数和优势函数的神经网络结构，用于更准确地估计Q值。它可以与DDQN结合使用，形成Duelling DDQN算法，以同时获得DDQN和Duelling Network的优势，从而提高强化学习算法的性能和稳定性。