关键词：
经验重放： 强化学习由于state之间的相关性存在稳定性的问题，因为智能体去探索环境时采集到的样本是一个时间序列，样本之间具有连续性，所以需要打破时间相关性，解决的办法是在训练的时候存储当前训练的状态到记忆体M，更新参数的时候随机从M中抽样mini-batch进行更新。
具体地，M中存储的数据类型为 <s,a,r,s′>，M有最大长度的限制，以保证更新采用的数据都是最近的数据。经验重放的最终目的是防止过拟合。
算法过程总结如下：
1.随机初始化一个状态 s，初始化记忆池（Replay DB），设置观察值。
2.循环遍历（是永久遍历还是只遍历一定次数这个自己设置）:
(1) 根据策略选择一个行为（action）。
(2) 执行该行动(aaction)，得到奖励（reward）、执行该行为后的状态 s`和游戏是否结束 done。
(3) 保存 s, a, r, s`, done 到记忆池里。
(4) 判断记忆池里的数据是否足够（即：记忆池里的数据数量是否超过设置的观察值），如果不够，则转到（5）步。
①在记忆池里随机抽取出一部分数据做为训练样本。
②将所有训练样本的 s`做为神经网络的输入值，进行批量处理，得到 s`状态下每个行为的 q 值的表。
③根据公式计算出 q 值表对应的 target_q 值表。
公式：Q(s, a) = r +Gamma * Max[Q(s`, all actions)]
④使用 q 与 target_q 训练神经网络。
(5) 判断游戏（目标系统是否运行结束）是否结束。
①游戏结束，给 s 随机设置一个状态，再执行(1), (2),(3),(4)。
②未结束，则当前状态 s 更新为 s`（意思就是当前的状态变成 s`，以当前的 s`去action，得到r，得到执行该行为后的状态 s`'和游戏是否结束 done）。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/339964218
从Replay Memory中抽取一定量的样本，对神经网络的参数进行更新
https://www.jianshu.com/p/42507aa63b05/
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