目錄

1. 前言

2. Double DQN的核心思想

3. Double DQN 實例：倒立擺

4. Double DQN的關鍵改進點

5. 雙重網絡更新策略

6. 總結

---

1. 前言

在強化學習領域，深度Q網絡（DQN）開啟了利用深度學習解決復雜決策問題的新篇章。然而，標準DQN存在一個顯著問題：Q值的過估計。為解決這一問題，Double DQN應運而生，它通過引入兩個網絡來減少Q值的過估計，從而提高策略學習的穩定性和性能。本文將深入淺出地介紹Double DQN的核心思想，并通過一個完整python實現案例，幫助大家全面理解強化這一學習算法。

2. Double DQN的核心思想

標準DQN使用同一個網絡同時選擇動作和評估動作價值，這容易導致Q值的過估計。Double DQN通過將動作選擇和價值評估分離到兩個不同的網絡來解決這個問題：

1. 一個網絡（在線網絡）用于選擇當前狀態下的最佳動作

2. 另一個網絡（目標網絡）用于評估這個動作的價值

這種分離減少了自舉過程中動作選擇和價值評估的關聯性，從而有效降低了Q值的過估計。

結構如下：

3. Double DQN 實例：倒立擺

接下來，我們將實現一個完整的Double DQN，解決CartPole平衡問題。這個例子包含了所有關鍵組件：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
import gym
import random
from collections import deque# 1. 定義DQN網絡結構
class DQN(nn.Module):def __init__(self, state_dim, action_dim):super(DQN, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 128)self.fc2 = nn.Linear(128, 128)self.fc3 = nn.Linear(128, action_dim)def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = torch.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)return x# 2. 經驗回放緩沖區
class ReplayBuffer:def __init__(self, capacity):self.buffer = deque(maxlen=capacity)def add(self, state, action, reward, next_state, done):self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done))def sample(self, batch_size):samples = random.sample(self.buffer, batch_size)states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*samples)return states, actions, rewards, next_states, donesdef __len__(self):return len(self.buffer)# 3. Double DQN代理
class DoubleDQNAgent:def __init__(self, state_dim, action_dim):self.policy_net = DQN(state_dim, action_dim)self.target_net = DQN(state_dim, action_dim)self.target_net.load_state_dict(self.policy_net.state_dict())self.target_net.eval()self.optimizer = optim.Adam(self.policy_net.parameters(), lr=0.001)self.replay_buffer = ReplayBuffer(10000)self.batch_size = 64self.gamma = 0.99  # 折扣因子self.epsilon = 1.0  # 探索率self.epsilon_decay = 0.995self.min_epsilon = 0.01self.action_dim = action_dim# 根據ε-greedy策略選擇動作def select_action(self, state):if random.random() < self.epsilon:return random.randint(0, self.action_dim - 1)else:with torch.no_grad():return self.policy_net(torch.FloatTensor(state)).argmax().item()# 存儲經驗def store_transition(self, state, action, reward, next_state, done):self.replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done)# 更新網絡def update(self):if len(self.replay_buffer) < self.batch_size:return# 從經驗回放中采樣states, actions, rewards, next_states, dones = self.replay_buffer.sample(self.batch_size)# 轉換為PyTorch張量states = torch.FloatTensor(states)actions = torch.LongTensor(actions)rewards = torch.FloatTensor(rewards)next_states = torch.FloatTensor(next_states)dones = torch.FloatTensor(dones)# 計算當前Q值current_q = self.policy_net(states).gather(1, actions.unsqueeze(1)).squeeze(1)# 計算目標Q值（使用Double DQN方法）# 使用策略網絡選擇動作，目標網絡評估價值with torch.no_grad():# 從策略網絡中選擇最佳動作policy_actions = self.policy_net(next_states).argmax(dim=1)# 從目標網絡中評估這些動作的值next_q = self.target_net(next_states).gather(1, policy_actions.unsqueeze(1)).squeeze(1)target_q = rewards + self.gamma * next_q * (1 - dones)# 計算損失并優化loss = nn.MSELoss()(current_q, target_q)self.optimizer.zero_grad()loss.backward()self.optimizer.step()# 更新目標網絡（軟更新）for target_param, policy_param in zip(self.target_net.parameters(), self.policy_net.parameters()):target_param.data.copy_(0.001 * policy_param.data + 0.999 * target_param.data)# 減少探索率self.epsilon = max(self.min_epsilon, self.epsilon * self.epsilon_decay)# 訓練過程def train_double_dqn():# 創建環境env = gym.make('CartPole-v1')state_dim = env.observation_space.shape[0]action_dim = env.action_space.n# 創建代理agent = DoubleDQNAgent(state_dim, action_dim)# 訓練參數episodes = 500max_steps = 500# 訓練循環for episode in range(episodes):state, _ = env.reset()total_reward = 0for step in range(max_steps):action = agent.select_action(state)next_state, reward, done, _, _ = env.step(action)# 修改獎勵以加速學習reward = reward if not done else -10agent.store_transition(state, action, reward, next_state, done)agent.update()total_reward += rewardstate = next_stateif done:break# 每10個episodes更新一次目標網絡if episode % 10 == 0:agent.target_net.load_state_dict(agent.policy_net.state_dict())print(f"Episode: {episode + 1}, Total Reward: {total_reward}, Epsilon: {agent.epsilon:.2f}")env.close()# 執行訓練
if __name__ == "__main__":train_double_dqn()

4. Double DQN的關鍵改進點

1. 雙網絡結構：通過將動作選擇（策略網絡）和價值評估（目標網絡）分離，減少了Q值的過估計。

2. 經驗回放：通過存儲和隨機采樣歷史經驗，打破了數據的相關性，提高了學習穩定性。

3. ε-greedy策略：平衡探索與利用，隨著訓練進行逐漸減少探索概率。

目標網絡在Double DQN中扮演著非常重要的角色：

• 它為策略網絡提供穩定的目標Q值

• 通過延遲更新，減少了目標Q值的波動

• 與策略網絡共同工作，實現了動作選擇和價值評估的分離

5. 雙重網絡更新策略

在Double DQN中，我們使用了軟更新（soft update）策略來更新目標網絡：

for target_param, policy_param in zip(self.target_net.parameters(), self.policy_net.parameters()):target_param.data.copy_(0.001 * policy_param.data + 0.999 * target_param.data)

這種軟更新方式比傳統的目標網絡定期硬更新（hard update）更平滑，有助于訓練過程的穩定。

6. 總結

本文通過詳細講解Double DQN的原理，并提供了完整的python實現代碼，展示了如何應用這一先進強化學習算法解決實際問題。與標準DQN相比，Double DQN通過引入雙網絡結構，有效解決了Q值過估計問題，提高了策略學習的穩定性和最終性能。Double DQN是強化學習領域的一個重要進步，為后續更高級的算法（如Dueling DQN、C51、Rainbow DQN等）奠定了基礎。通過理解Double DQN的原理和實現，讀者可以為進一步探索復雜強化學習算法打下堅實基礎。在實際應用中，可以根據具體任務調整網絡結構、超參數（如學習率、折扣因子、經驗回放緩沖區大小等）以及探索策略，以獲得最佳性能。