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Actor-Critic框架
资料介绍
一、基本概念
Actor-Critic框架是强化学习（Reinforcement Learning, RL）中的一种重要算法范式，结合了基于策略（Policy-based）和基于价值（Value-based）两种方法的优势。其核心思想是通过两个主要组件协同工作：
· Actor（策略网络）：负责学习和执行动作策略，输出在给定状态下选择各个动作的概率分布，直接优化策略函数π(a|s;θ)，其中θ为策略参数。
· Critic（价值网络）：负责评估Actor所选择动作的优劣，通过估计状态价值函数V(s;ω)或动作价值函数Q(s,a;ω)（ω为价值参数），为Actor提供策略更新的反馈信号。
两者通过迭代交互实现共同优化：Actor根据当前策略选择动作，与环境交互后产生奖励和新状态；Critic基于新状态评估当前策略的价值，并计算策略梯度的反馈（如时序差分误差TD-error）；Actor利用Critic的反馈调整策略参数，以最大化长期累积奖励。
二、核心优势
1. 兼顾样本效率与收敛稳定性：相比纯策略梯度方法（如REINFORCE）需要完整轨迹样本，Actor-Critic通过Critic的TD误差实现单步更新，减少样本方差；同时避免了纯价值方法（如Q-learning）在连续动作空间中的离散化问题。
2. 在线学习能力：支持增量式学习，无需等待完整回合结束即可更新参数，适用于持续交互的动态环境。
3. 处理连续动作空间：Actor可直接输出连续动作的概率分布（如高斯分布），结合梯度下降进行参数优化，克服了Q-learning在连续动作空间中应用的局限性。
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