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策略梯度之---actor critic

Actor crtic算法的思路，流程如下图所示

                                            策略梯度之---actor critic_第1张图片

 

 

actor critic算法伪代码如下图所示

其中，critic使用基于值函数近似的方法，近似函数为线性函数，参数为w  ，\delta为TD error

                                                              

根据DQN中的参数更新公式

所以有critic的参数更新公式如下图倒数第四行表示

actor使用策略网络，参数为\theta，根据策略梯度公式

                                                   

注意！！！！！！AC算法中，actor使用的策略网络 更新参数公式中的Q是critic中近似函数估计出来的Q值，即actor更新参数中的Q，并不是原始策略梯度公式中的Q（基于自己的策略网络的Q）

我想 这一步就是“actor以critic的打分作为自己的行为准则”的体现

还需要注意一点的是，AC算法的顺序很重要，因为更新actor的参数\theta时，需要用到critic值函数近似的参数w，所以先更新actor的参数，再更新w

                                            策略梯度之---actor critic_第2张图片

 

因为actor更新策略参数时，用的value function并不是真实的Q值，所以会有一定的bias，但如果用真实无BiasQ值，采用蒙特卡洛回合更新的思路，则又回到了REINFORCE算法。AC算法中虽然有可能存在bias的地方，但是可以单步更新策略网络的参数，而无需等到回合结束

 

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