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Q-learning算法是一种经典的强化学习算法，更新策略由于保守和过估计的原因，存在收敛速度慢的问题。 SpeedyQ-learning算法和 Double Q-learning算法是 Q-learning算法的两个变种，分别用于解决 Q-learning算法收敛速度慢和过估计的问題。文中基于 Speedy Q-learning算法Q值的更新规则和蒙特卡洛强化学习的更新策略，通过理论分析及数学证明提岀了其等价形式，从该等价形式可以看到， Speedy Q-learning算法由于将当前Q值的估计函数作为历史Q值的估计，虽然整体上提升了智能体的收敛速度，但是同样存在过估计问题，使得算法在迭代初期的收敛速度较慢。针对该问题，文中基于 Double cearning算法中双估计器可以改善智能体收敛速度的特性，提岀了一种改进算法 Double speedy Q-learning。其通过双估计器，分离最优动作和最大Q值的选择，改善了 Speedy Q-learning算法在迭代初期的学习策略，提升了 Speedy Q-learning算法的整体收敛速度。在不同规模的格子世界中进行实验，分别采用线性学习率和多项式学习率，来对比 Q-learning算法及其改进算法在迭代初期的收敛速度和整体收敛速度。实验结果表明，υσ uble speedy Q-learning算法在迭代初期的收敛速度快于 Speedy aearning算法，且其整体收敛速度明显快于对比算法，其实际泙均奖励值和期望奖励值之间的差值最小。
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