一、DDPG算法介绍
1.前身DQN算法
在介绍DDPG算法之前，需要首先明确它的前身DQN算法。DQN（Deep Q-Network）是一种用于强化学习的深度学习算法，由DeepMind公司开发。它结合了深度学习和Q-learning算法，旨在解决复杂环境下的强化学习问题。DQN算法在解决复杂环境下的强化学习问题方面取得了很大的成功，特别是在视频游戏领域。例如，DQN算法在Atari游戏中取得了与人类玩家相媲美甚至超越的表现，展现了其在处理高维状态空间和大规模动作空间上的优势。
DQN算法的核心思想是使用深度神经网络来近似Q值函数，从而实现对环境的学习和决策。具体而言，DQN算法使用深度神经网络来学习一个Q值函数，该函数可以根据当前状态和动作的组合来预测未来的累积奖励。通过不断地与环境交互，DQN算法可以优化神经网络的参数，使得其能够更准确地估计Q值函数，从而实现更好的决策和行为选择。
DQN算法的缺陷：由于max这个函数的存在，DQN不能用于连续控制，将目光投向由DQN发展而来的DDPG算法。
2.DDPG算法
DDPG（深度确定性策略梯度）算法是一种用于解决连续动作空间的强化学习问题的算法。它结合了深度学习和确定性策略梯度方法，能够有效地处理高维状态空间和连续动作空间的问题。
DDPG算法是在两种算法上演化而来：其一是策略梯度算法[19](Policy Gradient)是将一个随机策略用参数化的连续函数近似的表示。这种学习方法的主要目的就是找到最优参数
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