异步并行强化学习 + Double DQN

Posted 2022-06-03 UQI-LIUWJ

Double DQN 见：DQN笔记：高估问题 & target network & Double DQN_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客

1 整体架构

• 系统中有一个服务器和 m 个 Worker 节点
• 服务器可以随时给某个 Worker 发送一条信息，一个 Worker 也可以随时给服务器发送信息,但是Worker 之间不能通信。
• 服务器和 Worker 都存储 DQN 的参数。
  • 服务器上的参数是最新的，服务器用 Worker 发来的梯度对参数做更新。
  • Worker 节点的参数可能是过时的，所以 Worker 需要频繁向服务器索要最新的参数。
• Worker 节点有自己的目标网络，而服务器上不存储目标网络。
  • 每个 Worker 节点有自己的环境，用 DQN 控制智能体与环境交互，收集经验，把 (s, a, r, s′) 这样的四元组存储到本地的经验回放数组。
  • 在收集经验的同时，Worker 节点做经验回放，计算梯度，把梯度发送给服务器。

2 Worker端计算

 每个 Worker 节点本地有独立的环境，独立的经验回放数组，还有一个 DQN 和一个目标网络。

设某个 Worker 节点当前参数为。

第 k 号 Worker 节点重复下面的步骤：

 3 服务器端计算

服务器上储存有一份模型参数，记为（和2的不是一个东西）

 

每当一个 Worker 节点发来请求，服务器就把 发送给该 Worker 节点。 每当一个 Worker 节点发来梯度 ，服务器就立刻做梯度下降更新参数：

 

 

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