二、智能体强化学习——深度强化学习核心算法

2.1 DQN 系列及其改进

2.1.1 背景与动机

在经典强化学习中（如 Q-Learning），如果状态空间或动作空间非常大乃至连续，那么用一个表格来存储 $Q(s,a)$ 不再可行。为了解决该问题，可以使用神经网络来逼近 $Q$ 函数，这就是 深度 Q 网络（Deep Q-Network，DQN） 的核心思想。

• 论文起源：DQN 由 DeepMind 团队提出（Mnih et al., 2013 & 2015），利用卷积神经网络来从原始像素（如 Atari 游戏画面）中学习特征，并输出各动作的 Q 值，大幅度提升了在 Atari 游戏上的表现。
• 核心要点：
  • 用一个神经网络 $Q(s,a;\theta )$ 近似 Q 值；
  • 通过最小化时序差分 (TD) 误差来更新 $\theta$。

Q 函数的神经网络逼近

对于离散动作环境，网络的输出层通常有 $|\mathcal{A}|$ 个神经元，每个输出对应一个动作的 Q 值 $Q(s,a)$。输入为状态 $s$（可能是图像或其他向量），通过多层感知机 (MLP) 或卷积神经网络 (CNN) 获取特征后输出 Q 值。

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2.1.2 DQN 原理与伪代码

(1) 关键改进：Experience Replay 与 Target Network

1. Experience Replay（经验回放）

   • 将 Agent 与环境交互得到的经验 $(s,a,r,s^{\prime })$ 存储在一个 Replay Buffer 中；
   • 每次训练时，从该 Buffer 中随机采样一个批量（mini-batch）数据进行梯度更新；
   • 好处：
     • 让样本分布更加独立同分布 (i.i.d.)，打破连续时间步样本的相关性；
     • 提高数据效率，能够反复使用历史数据进行训练。

2. Target Network（目标网络）

   • DQN 中存在“自举 (bootstrapping)”：在更新 Q 值时，需要用到下一时刻的 Q 值；
   • 如果使用同一个网络同时执行动作选择和目标计算，可能导致训练不稳定；
   • 解决方案：维持一个“目标网络” $\hat{Q}(s,a;{\theta }^{-})$，周期性（或软更新）将在线网络的参数 $\theta$ 复制到 ${\theta }^{-}$；
   • 当计算 TD 目标时，用的是目标网络的 Q 值，不随在线网络每次更新而变化过快。

(2) DQN 的核心更新公式

对于某条经验 $(s,a,r,s^{\prime })$，DQN 的 TD 目标 (Target) 为
$$y=r+\gamma \underset{a^{\prime }}{\max }\hat{Q}(s^{\prime },a^{\prime };{\theta }^{-})$$
其中 $\hat{Q}$ 是目标网络。DQN 的损失函数为
$$L(\theta )={\mathbb{E}}_{(s,a,r,s^{\prime })\sim \mathcal{D}}\left[\right(y-Q(s,a;\theta ){)}^2]$$
通过反向传播对 $\theta$ 做梯度下降，最小化此均方误差。

(3) DQN 伪代码示例

以下是一段简化的伪代码流程：

Initialize Q network with random weights θ
Initialize target network with the same weights θ^- ← θ
Initialize replay buffer Dfor episode in 1 to max_episodes:s = env.reset()done = Falsewhile not done:# 1. epsilon-greedy 策略if random() < epsilon:a = random actionelse:a = argmax(Q(s, ·; θ))# 2. 与环境交互s_next, r, done, info = env.step(a)# 3. 存储经验D.append((s, a, r, s_next, done))# 4. 训练if len(D) > batch_size:# 4.1 从 D 中随机采样batch = sample(D, batch_size)(s_batch, a_batch, r_batch, s_next_batch, done_batch) = transform(batch)# 4.2 计算目标 yy = r_batch + γ * max(Q(s_next_batch, a'; θ^-), axis=1) * (1 - done_batch)# 4.3 计算当前 Q(s,a;θ)，并最小化均方误差loss = MSE(Q(s_batch, a_batch; θ), y)do gradient descent on θ# 5. 每隔 C 步更新目标网络if step % C == 0:θ^- ← θ# 状态前移s = s_next# 6. 衰减 epsilonepsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay)

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2.1.3 DQN 的改进算法

1. Double DQN

   • 在计算 ${\max }_{a^{\prime }}Q(s^{\prime },a^{\prime })$ 时会产生过估计问题；
   • Double Q-Learning 思想：将动作选择与动作评估分别在两个网络中完成：
     $$\begin{array}{l}{a}^{\ast }=\arg {\max }_{a^{\prime }}Q(s^{\prime },a^{\prime };\theta ),\\ y=r+\gamma \hat{Q}(s^{\prime },a^{\ast };{\theta }^{-})\end{array}$$
   • 这样能够有效减小 Q 值的过估计偏差。

2. Dueling DQN

   • 将网络拆分为状态价值函数 $V(s)$ 和优势函数 $A(s,a)$ 两个分支：
     $$Q(s,a)=V(s)+A(s,a)-\frac{1}{|\mathcal{A}|}\sum _{a^{\prime }}A(s,a^{\prime })$$
   • 能让网络更好地学习状态本身的价值，在某些情况下提升训练效率。

3. 优先级回放（Prioritized Replay）

   • 经验回放中，TD 误差较大的样本往往更有学习价值；
   • 给每条经验分配一个“优先级” $p_i=|{\delta }_i|+ϵ$（${\delta }_i$ 为 TD 误差）；
   • 采样时，根据 $p_i$ 的大小进行加权随机采样，让高 TD 误差样本被更多关注；
   • 注意需对更新进行重要性采样修正 (IS weights)，以保证无偏性。

4. Rainbow DQN

   • 将Double DQN、Dueling DQN、优先级回放、NoisyNet、Categorical DQN 等多种改进技术结合在一起，进一步增强效果。

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2.2 Policy Gradient 系列

在 Q-Learning 类方法中，我们先估计 Q 值，然后通过贪心或近贪心选择动作；而策略梯度方法则直接对策略函数 ${\pi }_{\theta }(a|s)$ 参数化并通过梯度上升来最大化期望回报。这类方法对连续动作空间尤其有效。

2.2.1 基本策略梯度（REINFORCE）

(1) 思想概述

• 策略 ${\pi }_{\theta }(a|s)$ 是一个可微分的函数（如神经网络），输出在状态 $s$ 时选择动作 $a$ 的概率；
• 目标：最大化期望回报
  $$J(\theta )={\mathbb{E}}_{\tau \sim {\pi }_{\theta }}\left[\sum _{t=0}^T{r}_t\right]$$
  其中 $\tau$ 表示整个轨迹$episode$；
• 核心：利用梯度上升，$\theta \leftarrow \theta +\alpha {\nabla }_{\theta }J(\theta )$。

(2) REINFORCE 算法公式

对策略梯度的一个常见推导是：
$${\nabla }_{\theta }J(\theta )={\mathbb{E}}_{\tau \sim {\pi }_{\theta }}\left[\sum _{t=0}^T{\nabla }_{\theta }\log {\pi }_{\theta }(a_t|s_t)\cdot G_t\right]$$
其中 $G_t$ 是从时刻 $t$ 开始的折扣回报（Return）。在实现中，常见做法是采样多个完整的episode，计算每个时间步的 $\log {\pi }_{\theta }(a_t|s_t)$ 累积，再加权更新。

(3) REINFORCE 的特点

• 优点：实现简单；可以处理连续或离散动作空间；适用于高维输出；
• 缺点：方差大，收敛速度慢；需要对整条轨迹进行采样。

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2.2.2 Actor-Critic 框架

为了降低纯策略梯度方法的高方差，在更新策略时引入价值函数的基线（Baseline）。这就带来了Actor-Critic框架。

1. Actor：表示策略网络 ${\pi }_{\theta }(a|s)$，输出动作概率（或连续动作的均值、方差等）；
2. Critic：表示价值网络 $V^{\omega }(s)$ 或 $Q^{\omega }(s,a)$，用来评价当前策略的好坏。

(1) 基本思想

• 策略梯度中，如果我们用 $G_t-b_t$ 来取代 $G_t$，只要 $b_t$ 与动作无关，就不改变无偏性，可降低方差；
• 常见做法：$b_t$ 用价值函数 $V^{\omega }(s_t)$ 近似；
• 这样，Critic 网络去学习一个状态价值函数或动作价值函数；Actor 在更新时参考 Critic 给出的基线或优势函数，减小更新的方差。

(2) A2C / A3C

• A2C（Advantage Actor-Critic）：使用“优势函数” $A(s_t,a_t)=Q(s_t,a_t)-V(s_t)$ 来衡量某个动作相对平均水平的好坏；
• A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）：多线程/多进程异步采样，每个线程都有自己的 Actor 和 Critic，与环境交互并计算梯度，再将梯度同步到全局参数中；
• 优点：并行采样，效率更高；在当年的硬件条件下显著加速了训练。

(3) Actor-Critic 伪代码示例（单线程简化）

Initialize Actor πθ, Critic Vω
for episode in 1 to max_episodes:s = env.reset()done = Falsewhile not done:# 1. 从策略网络中采样动作a = sample from πθ(a|s)s_next, r, done, info = env.step(a)# 2. Critic 计算 TD 误差 δV_s = Vω(s)V_s_next = Vω(s_next) if not done else 0δ = r + γ * V_s_next - V_s# 3. 更新 CriticL_critic = δ^2ω ← ω - α_critic ∇ω L_critic# 4. 更新 ActorL_actor = - δ * log πθ(a|s)   # 这是一种简化形式θ ← θ - α_actor ∇θ L_actors = s_next

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2.3 高级算法

对于更复杂的场景，如连续动作或高维动作的控制，我们需要更先进的算法来保证训练的稳定性和效率。下面介绍几种主流算法：DDPG、TD3、PPO、SAC。

2.3.1 DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

(1) 适用场景与思路

• 场景：连续动作空间（如机器人关节控制）。
• 核心思想：结合 Actor-Critic 思路，Actor 输出确定性动作（而非动作分布），Critic 学习 $Q^{\omega }(s,a)$。
• 学习目标：最小化 Critic 给出的负 Q 值，让 Actor 朝着“使 Q 值更高的方向”更新。

(2) 算法要点

1. Actor 网络 ${\mu }_{\theta }(s)$ ，输入状态输出一个确定性动作；
2. Critic 网络 $Q^{\omega }(s,a)$，输入状态-动作，输出对应 Q 值；
3. Replay Buffer + Target Network（类似 DQN）减少不稳定性；
4. 更新：
   • Critic 更新：最小化 TD 误差
     $$L(\omega )=(r+\gamma Q^{\omega }(s^{\prime },{\mu }_{\theta }(s^{\prime }))-Q^{\omega }(s,a){)}^2$$
   • Actor 更新：基于策略梯度
     $${\nabla }_{\theta }J\approx \mathbb{E}\left[{\nabla }_a{Q}^{\omega }(s,a){|}_{a={\mu }_{\theta }(s)}{\nabla }_{\theta }{\mu }_{\theta }(s)\right]$$
   • 同步目标网络的做法与 DQN 类似。

(3) 优势与局限

• 优势：适合连续动作；在一些机器人控制场景有良好表现；
• 局限：训练不稳定；对超参数和初始化较敏感；容易陷入局部最优或碰到多步预测误差累积。

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2.3.2 TD3（Twin Delayed DDPG）

• 目的：解决 DDPG 中 Critic 的过估计问题与训练不稳定；
• 双 Critic：类似 Double DQN 的思想，两个独立的 Critic 网络取最小 Q 值作为目标，降低过估计；
• 延迟更新：Actor 网络的参数更新频率低于 Critic，先让 Critic 更充分地学习；
• 目标平滑：在下一个状态动作上加噪声，以减少因函数不平滑引起的过高估计；
• 综合这些改进，使 TD3 在连续控制任务上比 DDPG 更鲁棒。

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2.3.3 PPO（Proximal Policy Optimization）

(1) 算法动机

• 场景：On-policy 策略梯度算法，兼具易实现、稳定和高效的特性；
• 问题：直接进行策略梯度更新，步长较大时会毁掉之前学到的策略，引发不稳定。
• 解决：PPO 在更新时约束新旧策略的差异，不使策略迭代步太大。

(2) 算法核心

• 使用**剪切（clipping）**的目标函数，限制更新幅度；
• 定义概率比
  $$r_t(\theta )=\frac{{\pi }_{\theta }(a_t|s_t)}{{\pi }_{{\theta }_{\text{old}}}(a_t|s_t)}$$
  然后在优化时将其裁剪在一定范围内（如 [1-$ϵ$, 1+$ϵ$]）；
• 这样可以兼顾：
  • 收益提升（策略改进）
  • 稳定性（不让新旧策略差别过大）

(3) 实践效果

• PPO 是当前深度强化学习中最常用的 on-policy 算法之一；
• 实现和调参相对友好，在 MuJoCo 或许多学术竞赛任务中表现出色。

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2.3.4 SAC（Soft Actor-Critic）

(1) 核心理念：熵正则化

• SAC 是一种 off-policy 的 Actor-Critic 算法；
• 目标不仅是最大化回报，还要最大化策略的熵（entropy），鼓励策略尽量保持随机，以提升探索能力、提高鲁棒性；
• 通过在目标中加入熵项 $\alpha \mathcal{H}(\pi (\cdot |s))$，来平衡“高回报”与“高熵”之间的关系。

(2) 算法结构

1. Actor：输出动作分布参数（高斯分布的均值、方差）；
2. Critic：有两个 Q 网络（双 Critic），取较小值来抑制过估计；
3. 温度系数 $\alpha$：控制熵奖励权重，可以固定或自适应调参；
4. off-policy：从 Replay Buffer 采样。

(3) 优势

• 稳定收敛：利用双 Critic + 目标平滑 + 熵正则；
• 高探索：让策略在训练前期保持足够随机，减少早期陷入局部最优；
• 在许多连续控制任务中性能优异，且收敛更稳定。

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总结与对比

算法	特点	适用场景	优缺点
DQN	离散动作；用 NN 逼近 Q 值；Experience Replay & Target Network	Atari、离散控制	易实现；对离散动作较好；对连续动作需改进；存在过估计等问题
Double DQN	DQN 改进，解决过估计	与 DQN 相同	减小过估计，训练更稳定
Dueling DQN	拆分状态价值和优势函数	与 DQN 相同	对无关动作时能更好提取状态价值
Prioritized Replay	根据 TD 误差进行优先级采样	与 DQN 相同	数据利用率高，但需重要性采样修正
Policy Gradient (REINFORCE)	直接对策略参数化，梯度上升	可处理离散或连续动作	实现简单；方差大，收敛慢
Actor-Critic (A2C/A3C)	策略网络 + 价值网络，降低方差	常用在并行、多线程场景	训练速度快，易于扩展；可能仍有不稳定
DDPG	基于 Actor-Critic，用确定性策略处理连续动作	机器人控制、模拟仿真等连续任务	适合连续动作；易陷入不稳定，需 carefully 调参
TD3	双 Critic + 延迟更新 + 目标平滑，改进 DDPG	与 DDPG 同	更鲁棒，减少过估计；实现稍复杂
PPO	On-policy，使用剪切损失保证策略改进稳定	机器人、游戏等多种场景	易实现、效果好；在学术及工业上均较常用
SAC	Off-policy，熵正则化，鼓励探索	连续动作、高维控制	收敛稳定，探索充分；在许多基准任务中效果出色

通过上表，我们可以看到离散动作环境通常用 DQN 系列（或 Policy Gradient 的离散版），而连续动作环境往往使用 DDPG/TD3/PPO/SAC 等。具体选择哪种算法，一般需要根据环境特征、数据采集方式（on-policy 或 off-policy）、以及对稳定性和采样效率的要求做综合考量。

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总结

1. DQN 系列：适用于离散动作。DQN 引入 Experience Replay、Target Network，后续演化出 Double DQN、Dueling DQN、优先级回放、Rainbow 等。
2. Policy Gradient 系列：适用于离散或连续动作，直接对策略进行参数化：
   • 基本策略梯度（REINFORCE）概念最简单，但方差大；
   • Actor-Critic 引入价值函数基线，降低方差，衍生出 A2C/A3C 等多线程并行方式。
3. 高级算法：
   • DDPG、TD3：典型的 off-policy Actor-Critic，用于连续动作；
   • PPO：on-policy 策略梯度，带剪切损失，稳定性好；
   • SAC：off-policy，双 Critic + 熵正则，探索充分、表现稳定。

掌握了深度强化学习主流算法的基本原理、核心公式和核心实现细节，并能够在常见基准环境（如 OpenAI Gym、Atari、MuJoCo 等）上独立训练和测试这些算法。这为后续在多智能体强化学习、人机协作指挥决策等更复杂场景的扩展奠定了坚实基础。