Actor-Critic算法详解

一、Actor-Critic算法概述

Actor-Critic算法是一种基于值函数和策略函数相结合的增强学习算法，可用于解决连续状态和动作空间下的强化学习问题。Actor-Critic算法将策略函数的选择和值函数的更新分离开来，其中策略函数由Actor网络负责，值函数由Critic网络负责。

Actor网络是一个映射状态到动作的神经网络，它的输出是对应每一个动作的概率。Critic网络则是一个评估当前状态值函数的神经网络，它的输出值用来评估策略函数的好坏。

Actor-Critic算法在学习过程中，更新Actor的参数以提升策略函数，同时更新Critic的参数来优化值函数，两者不断反复迭代，不断提升强化学习的效果。

二、Actor-Critic算法的实现流程

Actor-Critic算法由以下几个主要步骤组成：

1.初始化Actor和Critic网络参数

    actor = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(num_actions, activation=None)
    ])
    
    critic = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(1, activation=None)
    ])

2.定义损失函数和优化器

    def actor_loss(states, actions, advantages):
        policy = actor(states)
        actions_one_hot = tf.one_hot(actions, num_actions)

        log_prob = tf.reduce_sum(actions_one_hot * tf.math.log(policy + 1e-10), axis=1)
        loss = -tf.reduce_mean(log_prob * advantages)

        return loss

    def critic_loss(states, discounted_rewards):
        value = critic(states)
        loss = tf.reduce_mean(tf.square(discounted_rewards - value))
    
        return loss

    actor_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
    critic_optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.05)

3.定义训练函数

    def train_step(states, actions, rewards, next_states, done):
        with tf.GradientTape() as tape:
            td_errors = []
            values = []

            for i in range(len(states)):
                state, action, reward, next_state = states[i], actions[i], rewards[i], next_states[i]

                state = tf.expand_dims(state, axis=0)
                next_state = tf.expand_dims(next_state, axis=0)

                value = critic(state)
                next_value = critic(next_state)

                advantage = reward + discount_factor * next_value * (1 - done[i]) - value

                td_errors.append(advantage)
                values.append(value)

                policy = actor(state)
                actions_one_hot = tf.one_hot(action, num_actions)

                log_prob = tf.reduce_sum(actions_one_hot * tf.math.log(policy + 1e-10), axis=1)

                actor_loss_value = -tf.reduce_mean(log_prob * advantage)
                critic_loss_value = tf.reduce_mean(tf.square(advantage))

                actor_gradients = tape.gradient(actor_loss_value, actor.trainable_variables)
                critic_gradients = tape.gradient(critic_loss_value, critic.trainable_variables)

                actor_optimizer.apply_gradients(zip(actor_gradients, actor.trainable_variables))
                critic_optimizer.apply_gradients(zip(critic_gradients, critic.trainable_variables))
                
            return td_errors, values

4.执行强化学习训练

    for episode in range(num_episodes):
        episode_reward = 0
        state = env.reset()
        done = False

        states = []
        actions = []
        rewards = []
        next_states = []
        is_done = []

        while not done:
            action_probs = actor(tf.expand_dims(state, axis=0))
            action_probs = tf.squeeze(action_probs)

            action = np.random.choice(num_actions, p=action_probs.numpy())
            next_state, reward, done, _ = env.step(action)

            episode_reward += reward

            states.append(state)
            actions.append(action)
            rewards.append(reward)
            next_states.append(next_state)
            is_done.append(done)

            if done:
                td_errors, values = train_step(states, actions, rewards, next_states, is_done)

            state = next_state

三、Actor-Critic算法的算法流程图

Actor-Critic算法的流程如下所示：

四、Actor-Critic算法的优缺点

优点：

Actor-Critic算法拥有以下几个优点：

• Actor-Critic算法既能够学习策略函数，也能评估当前状态值函数，同时还可以在学习过程中不断地优化策略函数和值函数，因此具有较好的稳定性和实用性。
• Actor-Critic算法可以应用于连续状态和动作空间下的强化学习问题，因为它可以直接学习策略函数和值函数，而无需离散化状态或动作空间。
• Actor-Critic算法适用于复杂的强化学习问题，因为它可以将学习过程分解为不同的部分，每个部分都具有一定的独立性，可针对性地进行优化。

缺点：

Actor-Critic算法也存在一些局限性：

• Actor-Critic算法需要较长的训练时间，并且在学习过程中容易受到贴现因子和参数初始化的影响，因此需要进行较为细致的调参工作。
• Actor-Critic算法需要建立两个神经网络模型来进行训练，因此会产生更多的计算和存储开销。
• Actor-Critic算法在高维状态空间下容易陷入局部最优解，需要进行更为细致的策略探索。

五、总结

Actor-Critic算法是一种基于值函数和策略函数相结合的增强学习算法，可以对连续状态和动作空间下的强化学习问题进行有效的求解。它具有较为稳定和实用的特性，可以通过网络训练的方式进行优化，并且可以应用于复杂的强化学习问题。但是，Actor-Critic算法也存在一些局限性，需要进行细致的调参和策略探索，同时需要建立额外的神经网络模型进行训练，带来更多的计算和存储开销。