Actor-Critic 算法是强化学习中的一种重要算法，它结合了 Actor 算法和 Critic 算法的优点，可以有效地学习到最优策略。
Actor-Critic 算法原理
Actor-Critic 算法包含两个部分：Actor 和 Critic。
- Actor：负责根据当前状态选择动作。
- Critic：负责评估 Actor 选择的动作的好坏。
在训练过程中，Actor 和 Critic 互相协作，Actor 根据 Critic 的评估结果调整动作，Critic 根据新的动作和奖励更新评估值。
Actor-Critic 算法优势
- 高效：Actor-Critic 算法可以快速收敛到最优策略。
- 灵活：Actor-Critic 算法适用于各种强化学习任务。
- 鲁棒：Actor-Critic 算法对噪声和不确定性具有较强的鲁棒性。
示例：DQN 与 Actor-Critic 算法的对比
DQN（Deep Q-Network）和 Actor-Critic 算法都是强化学习中常用的算法。以下是对两者进行对比：
| 特性 | DQN | Actor-Critic |
|---|---|---|
| 目标 | 学习 Q 函数 | 学习策略和值函数 |
| 网络结构 | 神经网络 | Actor 网络和 Critic 网络 |
| 训练过程 | 通过最大化 Q 函数值来更新参数 | 通过最大化策略和值函数来更新参数 |
| 适用场景 | 适合单智能体问题 | 适合多智能体问题 |
| 优点 | 简单易实现 | 学习效率高，泛化能力强 |
| 缺点 | 可能出现过估计 | 需要学习两个网络，计算复杂度较高 |
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Actor-Critic 算法的信息，请阅读以下文章：
Actor-Critic 算法流程图