深入解析SAC：背景与基础知识

1. 背景介绍

1.1 强化学习的崛起

近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的一个重要分支，在游戏、机器人控制、自动驾驶、金融等领域取得了令人瞩目的成就。强化学习的核心思想是让智能体（Agent）通过与环境的交互，不断学习最优策略，以最大化累积奖励。

1.2 离散动作与连续动作

传统的强化学习方法主要针对离散动作空间，例如在 Atari 游戏中，智能体可以选择上下左右移动或开火等有限个动作。然而，许多现实世界的问题需要处理连续动作空间，例如机器人控制需要精确控制关节角度，自动驾驶需要控制方向盘角度和油门力度等。

1.3 SAC算法的优势

为了解决连续动作空间中的强化学习问题，软演员-评论家（Soft Actor-Critic, SAC）算法应运而生。SAC 算法基于最大熵强化学习框架，通过鼓励探索，在保证策略性能的同时，学习更鲁棒、更泛化的策略。

2. 核心概念与联系

2.1 马尔可夫决策过程（MDP）

强化学习问题通常可以用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）来描述。MDP 包括以下几个要素：

• 状态空间（State Space）： 智能体所能感知到的环境状态的集合。
• 动作空间（Action Space