D3QN算法，即Dueling Double Deep Q Network，是一種結合了深度學習和強化學習的算法，主要用於處理強化學習問題。以下是詳細介紹：
D3QN算法是在Dueling DQN算法的基礎上融入了Doubel DQN算法的思想。
D3QN算法使用神經網路來代表一個深度Q學習網路，其網路結構包括輸入層、隱藏層、輸出層和目標層，輸入層接收環境狀態，隱藏層處理狀態信息，輸出層輸出最優動作，目標層用於計算Q值以更新參數。
D3QN算法在計算目標值時，採用了一種不同的方法，它首先利用評估網路獲取狀態下最優動作價值對應的動作，然後利用目標網路計算該動作的動作價值，從而得到目標值。這種方法有效地避免了算法的「過估計」問題，提高了決策的準確性。
D3QN算法結合了集中式均勻回放機制，用於存儲和重用過去的經驗，以提升學習效率。