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前言

在深度强化学习（DRL）的广阔天地中，算法可以大致分为两大家族：基于价值（Value-based）的算法和基于策略（Policy-based）的算法。像DQN这样的算法通过学习一个价值函数来间接指导策略，而像REINFORCE这样的算法则直接对策略进行参数化和优化。

然而，这两种方法各有优劣。基于价值的方法通常数据效率更高、更稳定，但难以处理连续动作空间；基于策略的方法可以直接处理各种动作空间，并能学习随机策略，但其学习过程往往伴随着高方差，导致训练不稳定、收敛缓慢。

为了融合两者的优点，Actor-Critic（演员-评论家） 框架应运而生。它构成了现代深度强化学习的基石，许多前沿算法（如A2C, A3C, DDPG, TRPO, PPO等）都属于这个大家族。

本文将从理论出发，结合一个完整的 PyTorch 代码实例，带您深入理解基础的 Actor-Critic 算法。我们将通过经典的 CartPole（车杆）环境，一步步构建、训练并评估一个 Actor-Critic 智能体，直观地感受它是如何工作的。

完整代码:下载链接

算法原理

Actor-Critic 算法本质上是一种基于策略的算法，其目标是优化一个带参数的策略。与REINFORCE算法不同的是，它会额外学习一个价值函数，用这个价值函数来“评论”策略的好坏，从而帮助策略函数更好地学习。

1. 从策略梯度到Actor-Critic

在策略梯度方法中，目标函数的梯度可以写成一个通用的形式：

$$g=\mathbb{E}\left[\sum _{t=0}^T{\psi }_t{\nabla }_{\theta }\log {\pi }_{\theta }(a_t|s_t)\right]$$

其中，ψt 是一个用于评估在状态 st 下采取动作 at 的优劣的标量。ψt 的选择直接影响了算法的性能：

• 形式2：ψt 是动作 at 之后的所有回报之和。这是 REINFORCE 算法使用的形式。它使用蒙特卡洛方法来估计动作的价值，虽然是无偏估计，但由于包含了从 t 时刻到回合结束的所有随机性，其方差非常大。
• 形式6：ψt 是 时序差分误差（TD Error）。这是本文 Actor-Critic 算法将采用的核心形式。它只利用了一步的真实奖励 r_t 和对下一状态价值的估计 V(s_t+1)，极大地降低了方差。

这个转变正是 Actor-Critic 算法的核心思想：不再使用完整的、高方差的轨迹回报，而是引入一个价值函数来提供更稳定、低方差的指导信号。

2. Actor 和 Critic 的角色

我们将 Actor-Critic 算法拆分为两个核心部分：

• Actor (演员)：即策略网络。它的任务是与环境进行交互，并根据 Critic 的“评价”来学习一个更好的策略。它决定了在某个状态下应该采取什么动作。
• Critic (评论家)：即价值网络。它的任务是通过观察 Actor 与环境的交互数据，学习一个价值函数。这个价值函数用于判断在当前状态下，Actor 选择的动作是“好”还是“坏”，从而指导 Actor 的策略更新。

3. Critic 的学习方式：时序差分 (TD)

Critic 的目标是准确地估计状态价值函数 V(s)。它采用**时序差分（Temporal-Difference, TD）**学习方法。具体来说，是TD(0)方法。

在TD学习中，我们希望价值网络的预测值 V(s_t) 能够逼近 TD目标 (TD Target)，即 r_t + γV(s_t+1)。因此，Critic 的损失函数定义为两者之间的均方误差：

$$\mathcal{L}(\omega )=\frac{1}{2}(r+\gamma V_{\omega }(s_{t+1})-V_{\omega }(s_t){)}^2$$

当我们对这个损失函数求梯度以更新 Critic 的网络参数 w 时，有一个非常关键的点：

在TD学习中，目标值 r_t + γV(s_t+1) 被视为一个固定的“标签”（Target），不参与反向传播。因此，梯度只对当前状态的值函数 V(s_t) 求导。

Critic 价值网络表示为$V_w$，参数为$w$。价值函数的梯度为：
${\nabla }_{\omega }\mathcal{L}(\omega )=$