AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
67/100 第七週：📌 高階強化學習演算法
67.PPO vs DQN vs A2C 比較總覽 🧠 選對工具事半功倍！
🧠 選對工具事半功倍！
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🎯 單元導讀：
在強化學習的世界裡，演算法的選擇就像挑選工具打怪——
你用劍砍樹，或拿斧頭對付怪獸，當然會事倍功半。
本單元我們將比較三種經典又常用的演算法：
• ✅ DQN：值基學習的鼻祖，離散動作首選
• ✅ A2C：同步 Actor-Critic，適合多環境並行
• ✅ PPO：當代最穩健的策略演算法，深受工業界青睞
透過比較你將學會：
什麼任務該用什麼方法？哪個策略更適合目前的挑戰？
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🧠 一、三大演算法是誰？
在強化學習的眾多演算法中，不同方法各有其適合的應用場景。
DQN（深度 Q 網路）屬於值基（Value-based）方法，特別適合處理離散動作空間的問題，例如 Atari 遊戲等經典案例。
**A2C（優勢型 Actor-Critic）**則結合了策略基與評估（Policy + Value），可支援多工作者並行訓練，適合需要較高訓練效率與穩定性的環境。
PPO（近端策略最佳化）屬於策略基（Policy Gradient）方法，以其高穩定性與易於調整的特性，廣泛應用於各種通用任務，特別是在連續控制或機器人控制領域表現優異。
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📦 二、架構與核心差異
在架構與核心機制上，DQN、A2C 與 PPO 各自展現出不同特色。DQN 主要設計在離散動作空間，採用隱式策略，透過 Q 值選取最大值決策，其更新核心為 Q 值迭代，屬於 off-policy，因此資料使用效率高，但穩定性中等，且多半在單一環境下訓練。A2C 屬於通用動作空間，使用顯式策略（Actor 直接輸出動作機率），同步更新策略與價值函數（Critic），屬 on-policy，資料利用率較低，但穩定性中偏高，且支援多工作者並行訓練。PPO 同樣支援通用動作空間，採用顯式策略結合剪裁比例限制更新幅度，屬於 on-policy，透過 mini-batch 反覆使用資料來提升效率，在穩定性上表現極高，且容易整合 batched 環境進行並行訓練，非常適合實務部署。
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🔁 三、三者簡易原理圖
DQN：
狀態 → Q 網路 → 所有動作的 Q 值 → 選擇最大 Q
A2C：
狀態 → Actor（策略） → 機率分布取樣動作
→ Critic（值） → 評估 V(s)
PPO：
狀態 → Actor → 動作（取樣）
→ Critic → V(s)
+ 剪裁策略比 r(θ)，限制策略更新幅度
在強化學習的核心流程上，DQN、A2C、PPO 具有明確的運作邏輯。
DQN 透過狀態輸入到 Q 網路，一次性輸出所有可能動作的 Q 值，再從中選擇具有最大 Q 值的動作執行，屬於典型的值基方法。
A2C 採用雙頭架構，狀態進入後，由 Actor（策略網路） 輸出動作機率分布，透過隨機取樣決定動作；同時 Critic（價值網路） 評估當前狀態的價值 𝑉(𝑠)，協助 Actor 調整策略。
PPO 與 A2C 結構類似，狀態進入 Actor 產生取樣動作，Critic 提供
𝑉(𝑠)評估，關鍵差異在於 PPO 引入 剪裁的策略比 𝑟(𝜃)
來限制每次更新幅度，避免策略變動過大，大幅提升訓練穩定性，是目前實務應用最廣的強化學習演算法之一。
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📊 四、比較範例與實務建議
強化學習演算法應用情境建議
• Atari 類遊戲、OpenAI CartPole-v1
✅ 建議演算法：DQN
→ 簡單離散動作空間，收斂速度快。
• 多環境模擬訓練（分散 CPU）
✅ 建議演算法：A2C
→ 支援多進程並行訓練，提升樣本效率。
• 穩定連續控制（如機器人）
✅ 建議演算法：PPO
→ 高穩定性，良好支援連續動作空間。
• 學習精準策略模型
✅ 建議演算法：PPO > A2C
→ PPO 更新更穩定，適合多樣化實務任務。
• 資源有限快速實作
✅ 建議演算法：DQN
→ 單網路架構簡單，適用於 CPU/GPU 快速實驗。
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🔍 五、訓練難度與學習曲線對照
- 初學者友善度：DQN ✅ 高；A2C 中；PPO 中偏高
- 穩定性：DQN 中；A2C 中偏高；PPO ✅ 極高
- 需要環境互動數：DQN 中；A2C 高（on-policy）；PPO 中（可多輪訓練）
- 超參數敏感度：DQN 中等；A2C 中等；PPO ✅ 較穩健、容錯高
- 工業應用成熟度：DQN ✅ 廣泛應用；A2C 中；PPO ✅ 領先主流
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🎮 六、生活中的例子類比
從生活類比來看，DQN、A2C、PPO 三種演算法就像面對不同情境的學習方式。玩 RPG 遊戲 時，DQN 像是記住每隻怪物最怕的武器（Q 值最大），直接用最有效的方式打怪；A2C 則像根據過往經驗，結合敵人反應與環境來動態調整出招（值+策略雙管齊下）；PPO 則在穩定升級的同時，也不斷嘗試新技能與策略，控制成長穩定又有探索性。在 學習開車 上，DQN 像是記住每次煞車的最佳時機，確保安全；A2C 同時練習油門控制與視野預判；PPO 則一邊觀察交通變化，一邊保持穩健靈活的反應。至於 投資選股，DQN 依靠歷史報酬記錄挑選報酬率最高的股票；A2C 綜合市場變動與個股價值一併考量；PPO 則透過多元配置、動態調整倉位，在波動中穩健成長。
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🧩 七、挑戰與反思任務
1️⃣ 為什麼 DQN 容易出現「過高估計」(overestimation bias)？有哪些方法可以解決？
👉 原因說明
DQN 在更新 Q 值時，使用
Q(s,a)←r+γ⋅maxa′Q(s′,a′)
其中的 max 操作容易在估計值有誤差時，不斷偏向較高的估計，導致 Q 值偏高（overestimation bias）。尤其在隨機性較高或樣本不足時，這個問題更明顯。
👉 解決方法
• Double DQN：使用兩個 Q 網路分別做選擇與評估，減少偏差。
• Averaged DQN / Ensemble：用多個 Q 網路平均，降低估計誤差。
• Dueling DQN：分離價值與優勢，幫助學習穩定。
• Rainbow DQN：結合多種改進方案，大幅提升穩定性。
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2️⃣ DQN 僅能用於離散動作空間？你會怎麼修改它來應付連續空間？
👉 限制說明
DQN 的 Q 網路需要對每個可能動作輸出 Q 值，但連續動作空間幾乎無限，無法窮舉計算最大值。
👉 修改思路
• 使用 Actor-Critic 架構 (如 DDPG、TD3、SAC)：
o 讓 Actor 直接輸出連續動作；
o Critic 負責評估 (s,a) 的 Q 值；
o 避免直接在連續空間做 max 操作。
• Policy Gradient 方法（如 PPO）：
o 直接學習動作機率分布；
o 天然適用於連續空間。
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3️⃣ 嘗試用 A2C 和 PPO 訓練 LunarLander-v2，比較它們的穩定性與收斂速度。你觀察到了哪些差異？可能原因是什麼？
👉 觀察重點
• A2C
o 初期學習較快，容易上下震盪；
o 對學習率、參數較敏感；
o 多工作者時能較快收集樣本，但穩定性略差。
• PPO
o 收斂速度稍慢，但曲線平穩；
o 因剪裁限制更新幅度，有效控制策略偏移；
o 更耐噪聲，適合較長期穩定訓練。
👉 可能原因
PPO 利用 clipped objective 限制了每次更新的幅度，讓學習不會因為某些極端樣本而劇烈波動。A2C 沒有這樣的限制，容易在高方差回報下出現大起伏。
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✅ 八、小結與啟示
• DQN、A2C、PPO 是強化學習三大入門實用模型，各有特色
• 選擇演算法時，需根據任務特性、動作空間、環境資源與穩定性需求綜合判斷
• PPO 因其穩定性與泛用性，在現代應用中成為最主流選擇
• 強化學習的「工具箱」越多元，面對問題就越有信心解法！
