第一章 DDPG简介1.1 强化学习与连续控制问题深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）是一种经典的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）算法，主要用于解决连续动作空间（Continuous Action Space）下的控制问题。在传统强化学习（Reinforcement Learning，RL）中，智能体（Agent）不断与环境（Environment）进行交互，通过尝试不同动作获得奖励，并最终学习一个能够最大化长期收益的策略。整个强化学习过程可以表示为：St→At→Rt+1→St+1S_t\rightarrow A_t\rightarrow R_{t+1}\rightarrow S_{t+1} RL-10-TD算法-ActorCritic04-连续动作控制02：DDPG【四网络架构：在线/目标Actor、在线/目标Critic】
第一章 DDPG简介1.1 强化学习与连续控制问题深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）是一种经典的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）算法，主要用于解决连续动作空间（Continuous Action Space）下的控制问题。在传统强化学习（Reinforcement Learning，RL）中，智能体（Agent）不断与环境（Environment）进行交互，通过尝试不同动作获得奖励，并最终学习一个能够最大化长期收益的策略。整个强化学习过程可以表示为：St→At→Rt+1→St+1S_t\rightarrow A_t\rightarrow R_{t+1}\rightarrow S_{t+1}