Actor-Critic 连续状态空间 离散动作

资 源 简 介

Actor-Critic 连续状态空间 离散动作

详 情 说 明

在强化学习领域，Actor-Critic架构是一种结合了策略梯度方法和值函数方法的混合算法，特别适合处理连续状态空间和离散动作空间的问题。这种架构通过两个核心组件协同工作：Actor负责根据当前状态选择动作（策略函数），而Critic则评估该动作的价值（值函数），两者相互促进以优化策略。

对于连续状态空间的处理，通常需要借助函数近似方法，如神经网络，来对无限的状态进行有效表示。状态特征可能包括位置、速度等连续变量，这些输入会被归一化处理后送入网络。而在离散动作空间的情况下，Actor网络输出的是每个可选动作的概率分布，通过softmax函数实现多分类选择。

一个典型实现中，Critic网络会学习状态值函数V(s)，用于评估当前状态的价值。Actor则根据Critic提供的优势信号（实际回报与预期值的差异）来更新策略，这种设计能有效降低方差并加速收敛。值得注意的是，在离散动作场景下，策略改进通过调整动作概率分布来实现，通常使用交叉熵损失结合优势信号进行梯度更新。

这种架构的优势在于既能处理高维连续状态输入，又能输出离散决策，使其适用于机器人控制、游戏AI等需要精细化状态感知和明确动作分类的场景。通过适当地设计网络结构和超参数，可以实现高效稳定的策略学习。