Actor-Critic 是强化学习中经典的策略梯度与值函数结合方法，常用于复杂环境下的决策优化。以下是几个精选项目及技术解析，适合深入学习与实践：
1. 核心原理简述
Actor 负责策略选择（动作生成），Critic 评估状态价值（指导策略优化）。
- 📌 优势：平衡探索与利用，收敛更快，避免策略崩溃
- 📌 应用场景：游戏AI、机器人控制、推荐系统等
2. 项目示例
2.1 基于 PyTorch 的 Atari 游戏实现
- 使用 DQN 框架扩展 Actor-Critic 架构
- 代码仓库：GitHub - Atari-ActorCritic
- 📚 扩展阅读：/community/tech/deep-learning-projects/reinforcement-learning
2.2 多智能体协作系统
- 通过 Actor-Critic 设计分布式策略网络
- 集成 RLlib 框架示例
- 🧠 关键技术：集中式训练与分散式执行（CTDE）
2.3 工业流程优化
- 应用 Actor-Critic 优化生产调度与资源分配
- 集成 TensorFlow-Agents 实现工业场景模拟
- 📈 案例亮点：动态奖励机制与实时反馈
3. 工具与资源推荐
- 🛠️ 推荐框架：PyTorch, TensorFlow, Stable Baselines3
- 📚 书籍：《深度学习》第5章（点击查看)
- 🐍 代码模板：Actor-Critic GitHub 模板
4. 常见问题解答
Q: Actor-Critic 与 DDPG 的区别？
A: Actor-Critic 用策略网络（Actor）和值网络（Critic）协作，而 DDPG 是 Actor-Critic 的扩展，引入了确定性策略梯度。Q: 如何调试 Actor-Critic 的训练稳定性？
A: 可通过调整 Critic 的折扣因子（γ）或引入目标网络来缓解训练波动。
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