Actor-Critic演算法詳解

一、Actor-Critic演算法概述

Actor-Critic演算法是一種基於值函數和策略函數相結合的增強學習演算法，可用於解決連續狀態和動作空間下的強化學習問題。Actor-Critic演算法將策略函數的選擇和值函數的更新分離開來，其中策略函數由Actor網路負責，值函數由Critic網路負責。

Actor網路是一個映射狀態到動作的神經網路，它的輸出是對應每一個動作的概率。Critic網路則是一個評估當前狀態值函數的神經網路，它的輸出值用來評估策略函數的好壞。

Actor-Critic演算法在學習過程中，更新Actor的參數以提升策略函數，同時更新Critic的參數來優化值函數，兩者不斷反覆迭代，不斷提升強化學習的效果。

二、Actor-Critic演算法的實現流程

Actor-Critic演算法由以下幾個主要步驟組成：

1.初始化Actor和Critic網路參數

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

2.定義損失函數和優化器

    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.定義訓練函數

    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.執行強化學習訓練

    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演算法的演算法流程圖

Actor-Critic演算法的流程如下所示：

四、Actor-Critic演算法的優缺點

優點：

Actor-Critic演算法擁有以下幾個優點：

• Actor-Critic演算法既能夠學習策略函數，也能評估當前狀態值函數，同時還可以在學習過程中不斷地優化策略函數和值函數，因此具有較好的穩定性和實用性。
• Actor-Critic演算法可以應用於連續狀態和動作空間下的強化學習問題，因為它可以直接學習策略函數和值函數，而無需離散化狀態或動作空間。
• Actor-Critic演算法適用於複雜的強化學習問題，因為它可以將學習過程分解為不同的部分，每個部分都具有一定的獨立性，可針對性地進行優化。

缺點：

Actor-Critic演算法也存在一些局限性：

• Actor-Critic演算法需要較長的訓練時間，並且在學習過程中容易受到貼現因子和參數初始化的影響，因此需要進行較為細緻的調參工作。
• Actor-Critic演算法需要建立兩個神經網路模型來進行訓練，因此會產生更多的計算和存儲開銷。
• Actor-Critic演算法在高維狀態空間下容易陷入局部最優解，需要進行更為細緻的策略探索。

五、總結

Actor-Critic演算法是一種基於值函數和策略函數相結合的增強學習演算法，可以對連續狀態和動作空間下的強化學習問題進行有效的求解。它具有較為穩定和實用的特性，可以通過網路訓練的方式進行優化，並且可以應用於複雜的強化學習問題。但是，Actor-Critic演算法也存在一些局限性，需要進行細緻的調參和策略探索，同時需要建立額外的神經網路模型進行訓練，帶來更多的計算和存儲開銷。