A Comparative Study of Deep Reinforcement Learning Models: DQN vs PPO vs A2C

本研究在BreakOut Atari游戏环境中对三种先进的深度强化学习模型进行了比较分析：Deep Q-Networks（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）和Advantage Actor-Critic（A2C）。我们的研究在受控环境中评估了这些模型的性能和有效性。通过严格的实验，我们研究了每个模型在动态游戏条件下的学习效率、策略开发和适应性。研究结果为这些模型在基于游戏的学习环境中的实际应用提供了关键见解，并有助于更广泛地了解它们的能力。该代码可在github.com/Neilus03/DRL_comparative_study上公开获取。

本研究旨在在BreakOut Atari游戏环境中，比较分析三种高级深度强化学习模型：Deep Q-Networks（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）和Advantage Actor-Critic（A2C）的表现和效果，以探究它们在游戏学习环境中的实际应用和能力。

本论文的关键思路是通过严格的实验设计，评估每种模型的学习效率、策略开发和在动态游戏条件下的适应性，并为这些模型在游戏学习环境中的实际应用提供关键见解。

本研究设计了严格的实验来比较分析DQN、PPO和A2C三种高级深度强化学习模型在BreakOut Atari游戏环境中的表现和效果，并公开了代码。研究结果提供了关于这些模型在游戏学习环境中实际应用的关键见解，为这个领域的研究提供了新的思路。

近期在游戏学习领域的相关研究包括：1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning; 2. Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning; 3. Human-level control through deep reinforcement learning。