强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1. 背景介绍

1.1 强化学习简介

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态（State）选择动作（Action），以最大化某种长期累积奖励（Reward）的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的映射关系。

1.2 连续动作空间

在许多实际应用场景中，动作空间是连续的，例如机器人控制、自动驾驶等。在这些场景中，传统的离散动作空间方法（如Q-Learning、SARSA等）很难直接应用，因为它们需要对连续动作空间进行离散化，这会导致状态空间爆炸和计算复杂度过高。因此，针对连续动作空间的强化学习方法成为了研究的热点。

1.3 DDPG与TD3

本文将介绍两种针对连续动作空间的强化学习方法：深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，简称DDPG）和双延迟深度确定性策略梯度（