A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）是一种结合了Actor-Critic框架与异步更新机制的强化学习算法，广泛应用于分布式训练场景。其核心优势在于通过并行采样与异步更新，显著提升了训练效率。
核心原理 🔍
- Actor-Critic结构：
- Actor：负责策略生成，通过神经网络输出动作概率
- Critic：评估状态价值，指导Actor优化策略
- 异步更新机制：
- 多个工作者（workers）独立与环境交互
- 通过异步方式将经验传递给主网络，避免同步锁步
- 优势函数：
- 计算相对优势值（Advantage）来调整策略
- 公式：$ A_t = R_t - V(s_t) $，其中$ R_t $为累积奖励，$ V(s_t) $为状态价值估计
应用场景 🌐
- 游戏AI训练（如Atari游戏）
- 多智能体协作任务
- 实时策略优化系统
优势与挑战 📈
| 优势 | 挑战 |
|---|---|
| 支持大规模并行计算 | 收敛速度可能不稳定 |
| 降低样本相关性 | 需要较多计算资源 |
| 简化分布式实现 | 对超参数敏感 |