《动手学强化学习》笔记 第二部分 强化学习进阶 第14章 SAC算法

SAC算法详解SAC，全称为Soft Actor-Critic，是一种在最大熵强化学习框架下的稳定离线策略算法。最大熵强化学习强调策略的随机性，通过在奖励函数中加入熵正则项来增加探索性，避免陷入局部最优。其目标函数包含奖励和策略熵的平衡，通过Soft策略迭代，策略在有限空间中收敛于最优解。对于连续动作空间，SAC采用参数化函数，如两个Q网络和一个策略网络，咐陵掘其中策略输出是高斯分布，使用重参数化技术保证可导性。SAC的核心在于其损失函数设计，Q网络的损失基于双DQN思想，策略网络则通过KL散度调整，目标是最大化期望回报并约束策略熵。具体来说，策略的熵会自动调整，当低于目标值时，会增加熵的权重衡核；反之，若超过目标值，权重则会减小，以关注价值提升。算法在实际应用中，如上所示的代码实践显示了性能提升过程，随着迭代次数增加，平均回报逐渐改善。总结来说，SAC算法通过策略熵的优化，实现了稳健的探索与学习，汪备适用于连续动作空间的强化学习任务，并在实际训练中显示出稳定的性能提升趋势。