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Q-learning算法是一種經典的強化學習算法，更新策略由于保守和過估計的原因，存在收斂速度慢的問題。 SpeedyQ-learning算法和 Double Q-learning算法是 Q-learning算法的兩個變種，分別用于解決 Q-learning算法收斂速度慢和過估計的問題。文中基于 Speedy Q-learning算法Q值的更新規則和蒙特卡洛強化學習的更新策略，通過理論分析及數學證明提岀了其等價形式，從該等價形式可以看到， Speedy Q-learning算法由于將當前Q值的估計函數作為歷史Q值的估計，雖然整體上提升了智能體的收斂速度，但是同樣存在過估計問題，使得算法在迭代初期的收斂速度較慢。針對該問題，文中基于 Double cearning算法中雙估計器可以改善智能體收斂速度的特性，提岀了一種改進算法 Double speedy Q-learning。其通過雙估計器，分離最優動作和最大Q值的選擇，改善了 Speedy Q-learning算法在迭代初期的學習策略，提升了 Speedy Q-learning算法的整體收斂速度。在不同規模的格子世界中進行實驗，分別采用線性學習率和多項式學習率，來對比 Q-learning算法及其改進算法在迭代初期的收斂速度和整體收斂速度。實驗結果表明，υσ uble speedy Q-learning算法在迭代初期的收斂速度快于 Speedy aearning算法，且其整體收斂速度明顯快于對比算法，其實際泙均獎勵值和期望獎勵值之間的差值最小。
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