16、优势演员-评论家算法（A2C）：原理、训练与实验

优势演员-评论家算法（A2C）：原理、训练与实验

1. 引言

在强化学习领域，优势演员 - 评论家（A2C）算法是一种结合了策略梯度和值函数估计的强大方法。它通过引入优势函数，有效地平衡了策略梯度的方差和偏差，从而提高了学习效率。本文将深入探讨 A2C 算法的原理、训练过程以及相关实验结果。

2. 算法原理

2.1 优势函数与损失平衡

优势函数在 A2C 算法中起着关键作用，但在某些情况下，其值可能较小，特别是当动作分辨率较小时。这可能导致策略损失的绝对值较小，而值损失的规模则与状态的值相关，可能会很大。为了平衡这两个可能不同的梯度尺度，通常会在其中一个损失上添加一个标量权重，以进行缩放。例如，在代码中，值损失可以通过 self.val_loss_coef 进行缩放，但这也引入了一个需要在训练过程中调整的超参数。

2.2 优势函数的估计方法

A2C 算法中常用的优势函数估计方法有两种：n 步回报（n-step returns）和广义优势估计（Generalized Advantage Estimation，GAE）。
- n 步回报 ：通过考虑未来 n 步的实际奖励来估计优势，n 的大小控制了偏差 - 方差的权衡。n 越大，方差越大，但偏差越小。
- GAE ：是所有 n 步回报优势的指数加权平均，通过参数 λ 控制软截断，从而在偏差和方差之间取得平衡。

3. 训练 A2C 代理

3.1 A2C 与 n 步回报在 Pong 游戏中的应用 <