DQN：解决高维状态空间中Q-learning局限性的深度强化学习算法

时间：2025-07-02

在深度强化学习的发展历程中，Q-learning作为一种经典无模型算法，被广泛用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。然而，面对图像、语音等高维输入时，传统Q-learning暴露出状态爆炸、泛化能力差和资源消耗大等问题，难以胜任复杂任务。为应对这些挑战，Deep Q-Network（DQN）应运而生。

DQN由Google DeepMind提出，将深度卷积神经网络与Q-learning融合，实现了从原始高维输入自动提取特征并输出动作Q值的能力。其核心优势在于自动特征提取、高效状态泛化以及良好的可扩展性，极大拓宽了强化学习的应用边界。

为提升训练稳定性，DQN引入三项关键技术：经验回放机制打破数据相关性，提高样本利用率；固定目标网络减少目标值波动，增强收敛性；优化的ε-greedy策略动态平衡探索与利用，改善整体性能。

DQN首次应用于Atari游戏即展现出卓越表现，在多个游戏中超越人类水平。此外，它还成功落地于自动驾驶、金融交易和路径规划等领域，推动智能决策系统发展。尽管存在训练耗时、参数敏感和过估计等问题，后续如Double DQN、Dueling DQN等改进版本不断优化其性能。

综上所述，DQN通过深度神经网络与关键技术创新，有效克服了传统Q-learning在高维状态空间中的局限，标志着深度强化学习迈入新阶段，为未来智能系统构建提供了坚实基础。

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