Actor-Critic 方法是强化学习领域中一种重要的策略学习方法。它结合了基于策略的 Actor 和基于值的 Critic，共同实现智能体的最优策略。

概念介绍

Actor

Actor 负责选择动作，它基于智能体的状态和环境来决定执行哪个动作。Actor 通常使用策略函数来生成动作，策略函数可以是确定性策略或者概率策略。

Critic

Critic 负责评估智能体采取的动作带来的价值。它通常使用值函数来评估状态和动作对智能体的价值。在 Actor-Critic 方法中，Critic 通常使用 Q 函数。

方法步骤

  1. 初始化：初始化 Actor 和 Critic 的参数。
  2. 迭代学习：
    • Actor 根据策略函数生成动作。
    • 执行动作，并获取奖励和新的状态。
    • 使用 Critic 更新 Q 函数的值。
    • 使用 Critic 的值更新 Actor 的策略函数。
  3. 终止条件：当满足某个终止条件时，停止迭代学习。

优势

  • 高效：Actor-Critic 方法比其他一些强化学习方法（如 Q-Learning 和 SARSA）更高效。
  • 易于实现：Actor-Critic 方法相对容易实现。
  • 可扩展：Actor-Critic 方法可以扩展到高维连续动作空间。

扩展阅读

Actor-Critic 方法示意图