强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）_基于策略的drl

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数 $\pi (a|s)$或它的近似函数（比如策略网络）。

一、策略网络

在 Atari 游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图 7.1 所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态 s 是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。

二、 策略学习的目标函数

• 状态价值既依赖于当前状态 s t ，也依赖于策略网络 π 的参数 θ。
• 策略学习的目标函数
  

三、策略梯度定理

四、Actor-Critic

1.价值网络

Actor-critic 方法用一个神经网络近似动作价值函数 $Q_{\pi }(s,a)$，这个神经网络叫做“价值网络”，记为 $q(s,a;\mathbf{w})$

注：区别DQN网络的区别：

2.Actor-critic

策略网络 $\pi (a|s;\theta )$ 相当于演员，它基于状态 s做出动作 a。价值网络 $q(s,a;w)$ 相当于评委，它给演员的表现打分，评价在状态 s 的情况下做出动作 a 的好坏程度。

注：

• 训练策略网络（演员）需要的是回报 U，而不是奖励 R。价值网络（评委）能够估算出回报 U 的期望，因此能帮助训练策略网络（演员）。

（1）训练策略网络（演员）

然后做算法的更新：

（2）训练价值网络

用 SARSA算法更新 $w$，提高评委的水平。每次从环境中观测到一个奖励 $r$，把 $r$ 看做是真相，用 $r$来校准评委的打分。

----------------------------------------------------------整体的训练步骤：----------------------------------------------------------

五、带基线的策略梯度方法