19、策略梯度与策略优化的实现与应用

策略梯度与策略优化的实现与应用

在强化学习领域，策略梯度和策略优化是非常重要的技术，它们能够帮助智能体在复杂环境中学习到最优策略。本文将详细介绍如何使用优势演员 - 评论家（A2C）算法解决不同环境下的问题，包括离散动作环境和连续动作环境。

1. 使用A2C算法解决离散动作环境问题

1.1 CartPole环境

在CartPole环境中，我们可以使用A2C算法进行训练。具体步骤如下：
1. 定义策略网络 ：

n_state = env.observation_space.shape[0]
n_action = env.action_space.n
n_hidden = 128
lr = 0.03
policy_net = PolicyNetwork(n_state, n_action, n_hidden, lr)

2. 设置折扣因子 ：

gamma = 0.9

3. 进行训练 ：

n_episode = 1000
total_reward_episode = [0] * n_episode
actor_critic(env, policy_net, n_e