强化学习实战指南：5个从游戏AI到自动驾驶的工业级案例解析

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工业场景中应用强化学习（RL）时，开发者常遇到以下问题：

样本效率低下：训练一个 Atari 游戏 AI 可能需要数百万次交互，这在机器人控制等物理世界应用中成本极高
奖励稀疏性：自动驾驶中 ” 安全到达目的地 ” 的奖励信号可能几千个 step 才出现一次，导致模型难以学习
环境随机性：股票交易场景中市场参数的动态变化，会使离线训练的模型上线后迅速失效

让 AI 在 Breakout 游戏中获得超过人类平均分（约 40 分），输入为连续的 4 帧 84×84 灰度图像。

对比 DQN 和 Double DQN：

DQN：基础 Q -learning+ 经验回放，易出现过估计
Double DQN：解耦动作选择和价值评估，在 Pong 上能提升约 23% 胜率

class DQN(nn.Module):
    """
    输入: (batch_size, 4, 84, 84)的图像栈
    输出: 各动作的 Q 值 (batch_size, n_actions)
    """
    def __init__(self, n_actions: int):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(4, 32, kernel_size=8, stride=4),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=4, stride=2),
            nn.ReLU())
        self.fc = nn.Linear(64*9*9, 512)
        self.head = nn.Linear(512, n_actions)

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        x = x.float() / 255.0
        x = self.conv(x)
        x = x.flatten(start_dim=1)
        return self.head(F.relu(self.fc(x)))

# GPU 加速示例
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = DQN(n_actions=4).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

折扣因子 γ：0.99 适用于长周期奖励（如围棋），0.95 适合短周期（如贪吃蛇）
目标网络更新频率：每 1000 步软更新 (τ=0.01) 比硬拷贝更稳定

让 UR5 机械臂在仿真环境中抓取随机位置的方块，状态空间包含关节角度和末端位置，动作空间为各关节扭矩。

PPO vs SAC：

PPO：策略梯度类，clip 机制保障训练稳定性
SAC：最大熵 RL，自动调节温度系数，在复杂任务中探索更充分

# SAC 中的温度系数自动调整
class Temperature(nn.Module):
    def __init__(self, init_temp: float = 0.1):
        super().__init__()
        self.log_temp = nn.Parameter(torch.tensor(np.log(init_temp)))

    @property
    def value(self) -> torch.Tensor:
        return self.log_temp.exp()

# 模型保存示例
torch.save({"actor_state_dict": actor.state_dict(),
    "critic_state_dict": critic.state_dict(),
    "temp_state_dict": temp.state_dict(),}, "sac_arm.pth")