SAC（Soft Actor-Critic）_sac收敛很慢

Hi，这是第三篇算法简介呀

论文链接：Soft Actor-Critic:Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor，2018，ICML

文章概述

  强化学习的两个主要挑战是高样本复杂性和收敛性脆弱。在这篇文章中，提出了一个基于最大熵框架的actor-critic离线策略的深度强化学习算法SAC（Soft Actor-Critic）。在DDPG中，policy和Q-value之间相互作用，使得其不稳定，容易受超参数影响。在SQL中，将actor网络作为近似采样器，而不是actor-critic算法中真正的actor，收敛取决于采样值和真实后验值的近似程度。
  最大熵强化学习是将最大熵项加在reward上，其目的是鼓励探索环境，希望学到的策略在优化目标的同时尽可能地随机，同时保持在各个有希望的方向上的可能性，而不是很快收敛到一个局部最优。使用温度参数$\alpha$来决定熵对reward的影响，当$\alpha$趋近于0时，则reward退化为传统强化学习reward。
  第一个在最大熵框架下，使用off-policy更新策略的算法。
  总共包含四个网络：策略网络（$\varphi$），value网络和对应的目标网络（$\psi$和$\overline{\psi }$），Q-value网络（$\theta$）。

公式理解

$$J(\pi )=\sum _{t=0}^T{\mathbb{E}}_{\left({\mathbf{s}}_t,{\mathbf{a}}_t\right)\sim {\rho }_{\pi }}\left[r\left({\mathbf{s}}_t,{\mathbf{a}}_t\right)+\alpha \mathcal{H}\left(\pi \left(\cdot |{\mathbf{s}}_t\right)\right)\right]$$

T π Q ( s t , a t ) ≜ r ( s t , a t ) + γ E s t + 1 ∼ p [ V ( s t + 1 ) ]  where  V ( s t ) = E a t ∼ π [ Q ( s t , a t ) − log ⁡ π ( a t ∣ s t ) ]

$$\begin{array}{l}{\qquad \mathcal{T}^{\pi} Q\left(\mathbf{s}_{t}, \mathbf{a}_{t}\right) \triangleq r\left(\mathbf{s}_{t}, \mathbf{a}_{t}\right)+\gamma \mathbb{E}_{\mathbf{s}_{t+1} \sim p}\left[V\left(\mathbf{s}_{t+1}\right)\right]} \\ {\text { where }} \\ {\qquad V\left(\mathbf{s}_{t}\right)=\mathbb{E}_{\mathbf{a}_{t} \sim \pi}\left[Q\left(\mathbf{s}_{t}, \mathbf{a}_{t}\right)-\log \pi\left(\mathbf{a}_{t} | \mathbf{s}_{t}\right)\right]}\end{array}$$ TπQ(st​,at​)≜r(st​,at​)+γEst+1​∼p​[V(st+1​)] where V(st​)=Eat​∼π<