Actor-Critic 算法

在強化學習（Reinforcement Learning, RL）中，Actor-Critic 算法是一類強大的策略梯度方法，結合了策略（Policy）和價值函數（Value Function）兩種方法的優點。本文將詳細介紹 Actor-Critic 算法的原理、實現細節及其在實際應用中的表現。

原理

Actor-Critic 算法由兩部分組成：Actor 和 Critic。

Actor：負責選擇動作，基于策略 $\pi(a|s)$ ，參數化為 $\theta$ 。Actor 的目標是最大化累積回報 $J(\theta)$ 。
Critic：評估 Actor 的動作選擇，基于價值函數 $V(s)$ ?或優勢函數 $A(s, a)$ ，參數化為 $\phi$ 。

Actor-Critic 算法結合了策略優化和價值評估的過程，使用 Critic 來引導 Actor 的策略更新。Critic 提供的價值估計幫助 Actor 更有效地改進其策略。

策略梯度

策略梯度方法的目標是最大化累積回報 $J(\theta)$ ，其梯度為：

$\nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}_{\pi_\theta} \left[ \nabla_\theta \log \pi_\theta (a|s) Q^{\pi_\theta} (s, a) \right]$

其中， $Q^{\pi_\theta} (s, a)$ ?是狀態-動作值函數。使用 Critic 來估計 $Q$ ?值，得到 Actor 的更新方向。

Advantage 函數

優勢函數 $A(s, a)$ ?是 $Q$ ?值和狀態值 $V$ ?之間的差異：

$A(s, a) = Q(s, a) - V(s)$

在實際實現中，通常使用優勢函數來減少方差，提高策略更新的穩定性。

實戰示例

以下是一個簡單的 Actor-Critic 算法的實現示例，基于一個離散動作空間的環境：

import gym
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers# 環境
env = gym.make('CartPole-v1')# 超參數
gamma = 0.99
learning_rate = 0.001# 網絡架構
class ActorCritic(tf.keras.Model):def __init__(self, num_actions):super(ActorCritic, self).__init__()self.common = layers.Dense(128, activation='relu')self.actor = layers.Dense(num_actions, activation='softmax')self.critic = layers.Dense(1)def call(self, inputs):x = self.common(inputs)return self.actor(x), self.critic(x)# 訓練過程
def train():num_actions = env.action_space.nmodel = ActorCritic(num_actions)optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate)for episode in range(1000):state = env.reset()state = tf.convert_to_tensor(state)state = tf.expand_dims(state, 0)episode_reward = 0with tf.GradientTape() as tape:while True:action_probs, critic_value = model(state)action = np.random.choice(num_actions, p=np.squeeze(action_probs))next_state, reward, done, _ = env.step(action)next_state = tf.convert_to_tensor(next_state)next_state = tf.expand_dims(next_state, 0)_, next_critic_value = model(next_state)td_target = reward + gamma * next_critic_value * (1 - int(done))td_error = td_target - critic_valueactor_loss = -tf.math.log(action_probs[0, action]) * td_errorcritic_loss = td_error ** 2total_loss = actor_loss + critic_lossepisode_reward += rewardstate = next_stateif done:breakgrads = tape.gradient(total_loss, model.trainable_variables)optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))print(f"Episode {episode}, Total Reward: {episode_reward}")train()

Actor-Critic 算法的優缺點

優點：

高效的策略更新：結合了策略梯度和價值評估，使策略更新更高效。
穩定性好：通過使用價值函數評估，減少策略梯度的方差，提高訓練穩定性。
適用于連續和離散動作空間：可以處理各種類型的動作空間。

缺點：

實現復雜：相比于單獨的策略梯度或價值方法，實現復雜度更高。
依賴價值評估：價值函數評估的質量直接影響策略更新效果。

總結

Actor-Critic 算法通過結合策略梯度和價值評估，提供了一種高效、穩定的策略優化方法。它在處理復雜環境和大規模問題時表現出色。理解和實現 Actor-Critic 算法不僅能夠幫助我們在強化學習領域中取得更好的成績，還能為解決實際問題提供有力工具。

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/diannao/44274.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/diannao/44274.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/diannao/44274.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！