强化学习 10:Actor-Critic、DDPG及A3C算法

发布网友 发布时间：2025-01-19 12:24

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热心网友 时间：2025-01-19 21:12

在强化学习领域，Actor-Critic、DDPG及A3C算法是结合了Value-Based和Policy-Based策略的创新性方法。它们在解决高维连续动作问题和提高学习效率方面展现出了显著优势。

Actor-Critic算法的核心是通过神经网络分别实现Actor（策略函数）和Critic（价值函数）。Actor基于概率选择动作，而Critic则评判动作的得分，通过两者相互作用，更新策略以优化长期奖励。

Actor-Critic算法的公式如下：策略函数的近似为 [公式]，价值函数的近似为 [公式][公式]。然而，基础版的Actor-Critic算法存在收敛性问题，为此，DDPG算法引入了双Actor和双Critic网络来改善这一问题，这在从DQN到Nature DQN的过程中已经得到了应用。而A3C算法则采用了多线程并行训练框架，提高了学习效率和数据多样性，同时优化了网络结构，使得Actor和Critic可以同时输出状态价值和策略。

在Actor-Critic算法中，Actor基于概率选择动作，Critic则通过评估动作的得分来优化策略。在DDPG算法中，基于确定性策略梯度DPG，算法简化了随机策略梯度的计算，通过优化Q值，提高了学习的稳定性和效率。而A3C算法则通过异步训练框架和网络结构的优化，显著提高了学习速度和模型的收敛性。

总的来说，Actor-Critic、DDPG及A3C算法是强化学习中关键的创新性方法，它们通过结合策略和价值函数的更新机制，解决了复杂环境中动作选择和策略优化的问题，为智能体在现实世界任务中的自主决策提供了强大的支持。