PPO vs DQN 的选择分析
为什么选择PPO而不是DQN
1.动作空间特性
- 你的设计: 离散动作类型 + 连续参数调节
- DQN局限: 主要适用于纯离散动作空间
- PPO优势: 天然支持混合策略（离散+连续）
python
# 你的混合动作空间 move_action_probs -> Categorical distribution (4个离散动作) turn_action_probs -> Categorical distribution (2个离散动作) action_params -> Continuous values (步长和角度)
2.策略表示差异
| 特性 | DQN | PPO |
|---|---|---|
| 策略类型 | 确定性/Q值表 | 概率策略 |
| 探索机制 | ε-greedy | 策略采样 |
| 动作选择 | argmax Q(s,a) | 概率采样 |
| 连续扩展 | 困难 | 容易 |
3.探索效率
python
# DQN的ε-greedy探索 if random.random() < epsilon: action = random.choice(actions) # 纯随机 else: action = argmax(Q(s, a)) # 贪心 # PPO的内在探索 move_dist = Categorical(move_action_probs) move_action = move_dist.sample() # 按概率采样，自然探索
4.连续参数整合
- DQN: 难以整合连续参数（需要额外网络或离散化）
- PPO: param_head 直接输出连续值，天然支持
5.策略优化方式
- DQN: 学习Q值，间接影响策略
- PPO: 直接优化策略本身，更稳定
机器人导航任务考虑
为什么PPO更适合：
- 自然探索: 概率策略更适合未知环境探索
- 平滑策略: 避免DQN的贪心选择可能导致的不稳定
- 连续集成: 无需额外组件即可处理连续参数
- 样本效率: PPO重用样本，训练更高效
DQN的问题：
python
# 如果用DQN，步长和角度需要离散化 step_sizes = [0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0] # 有限选择 turn_angles = [10, 20, 30, 40] # 有限选择 # 这样会大大增加动作空间维度且精度受限
总结
你选择PPO是合理的，因为：
✅混合动作空间: 天然支持离散动作+连续参数
✅高效探索: 概率策略比ε-greedy更智能
✅端到端训练: 不需要分离的网络结构
✅策略稳定性: PPO的截断机制防止策略变化过大
如果只做纯离散动作选择，DQN可能是选项之一，但你的设计需要连续参数调节，PPO是更合适的选择。
