Actor-Critic 原理与代码实例讲解
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在智能体（Agent）学习控制环境中，如何让智能体在未知环境中进行决策，并取得最优或近最优的性能，一直是人工智能领域的研究热点。经典的方法如价值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）在求解确定性环境下的最优策略时效果显著，但在处理随机或部分可观察环境时存在局限性。
Actor-Critic方法作为一种新型的强化学习方法，通过将学习过程分解为策略学习和价值学习两个子过程，有效地解决了上述问题。本文将深入探讨Actor-Critic方法的原理、实现步骤以及在实际应用中的表现。
1.2 研究现状
近年来，Actor-Critic方法在学术界和工业界都取得了显著的进展。大量研究证明了其在解决各种强化学习问题中的有效性和优越性。目前，Actor-Critic方法已成为强化学习领域的研究热点之一。
1.3 研究意义
Actor-Critic方法在多个领域具有广泛的应用前景，如游戏人工智能、自动驾驶、机器人
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140509052
版权归原作者 光剑书架上的书 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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