深度强化学习——连续动作控制DDPG、NAF

一、存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法，即输出的动作是离散的。对应到Atari 游戏中，只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制。 然而在实际中，控制问题则是连续的，高维的，比如一个具有6个关节的机械臂，每个关节的角度输出是连续值，假设范围是0°~360°，归一化后为（-1，1）。若把每个关节角取值范围离散化，比如精度到0.01，则一个关节有200个取值，那么6个关节共有2006 个取值，若

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