与vanilla DQN相比，双DQN的性能较差

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首先，让我们了解一下DQN（Deep Q-Network）是什么。DQN是一种基于深度学习的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）中的问题。它结合了深度神经网络和Q-learning算法，能够学习到一个值函数来指导智能体在环境中做出决策。

在传统的vanilla DQN中，使用一个单独的神经网络来估计每个状态下的动作值函数（Q值函数）。然后，智能体根据这些估计的Q值选择最优的动作来更新策略。然而，vanilla DQN存在一个问题，即对于估计的Q值函数可能会过高估计某些动作的价值，导致学习不稳定和性能下降。

为了解决这个问题，双DQN提出了一种改进方法。双DQN使用两个独立的神经网络，一个用于选择最优动作，另一个用于评估该动作的价值。具体而言，一个网络（称为行动者网络）用于选择最优动作，而另一个网络（称为目标网络）用于评估该动作的价值。通过这种方式，双DQN可以减少对于某些动作的过高估计，提高学习的稳定性。

然而，尽管双DQN在一些场景下表现良好，但在某些情况下，它的性能可能较差。这是因为双DQN仍然存在一些问题。例如，双DQN可能会出现过度估计和低估计的问题，导致学习不稳定。此外，双DQN对于环境中的非确定性因素的处理可能不够理想。

总的来说，双DQN是对传统的vanilla DQN的改进，旨在解决过高估计的问题。然而，它仍然存在一些局限性，可能导致性能较差。在实际应用中，选择使用哪种算法取决于具体的问题和环境。

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