2025-07-30 DDPGProject「建议收藏」 DDPGProject「建议收藏」 一、DDPG的算法本质在机器人控制、自动驾驶等需要连续动作决策的场景中,传统的DQN面临维度灾难问题。2016年由DeepMind提出的DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)通过独特的"双网络+确定性策略"设计,成功解决了连续动作空间的优化难题。核心创新点在于: 1. 确定性策略输出(Actor网络直接输出动作值) 2. Target网络与在线网络的分离更新机制 3. 经验回放(Experience Replay)的批处理优化笔者在工业级机械臂控制项目中实测发现,相比传统PPO算法,DDPG在实时响应速度上有23%的提升,特别是在末端执行器的微调场景中表现优异。二、关键实现细节剖析2.1 网络结构设计python class Actor(nn.Module): def init(self, statedim, actiondim, maxaction): super().init() self.fc1 = nn.Linear(statedim, 400) self.fc2 = nn.... 2025年07月30日 4 阅读 0 评论