（10-2）Actor-Critic算法：Advantage Actor-Critic (A2C)算法
10.2 Advantage Actor-Critic (A2C)算法
基于优势评估的Actor-Critic架构（A2C）是一种强化学习算法，并属于Actor-Critic架构的一种变体形式。其核心目标在于通过整合演员模块与评论家模块来优化策略选择的同时实现对策略优化过程的有效性和可靠性进行提升。
10.2.1 A2C算法的基本思想
Advantage A2C算法的核心理念在于整合策略学习与价值函数估计，并通过并行计算机制来提升强化学习的效率。该方法属于Actor-Critic架构中的一种具体实现形式，在同步优化策略与价值函数的过程中追求最大化的长期累积奖励。
**1.**演员（Actor）
演员承担学习策略的任务，在给定状态下选择动作的概率分布。演员网络通常用于生成动作的概率分布，并通过softmax函数保证输出的有效性。以最大化长期预期回报为目标的同时，致力于寻找一个能够有效提升长期预期回报的最优策略。
2**.**评论家（Critic）
在训练过程中, 专家会负责评估每个状态-动作对所具有的价值, 即在特定状态下采取某一动作所预期获得的累积奖励. 神经网络控制器中的评价者会生成相应的价值函数估计, 这一数值通常被称为Q值（即动作价值）. 评价者的主要职责则是识别并优化演员所采用的行为策略, 这一过程有助于提升演员执行策略的质量和效率
**3.**优势估计（Advantage Estimation）
在A2C框架中，优势估计是一个核心概念。它衡量了执行特定动作相对于平均策略所获得的优势程度。计算优势时可采用的方法包括从Q值中减去对应状态下的基准值。
Advantage = Q值-基准值
优势估计用于调整策略梯度的方向，以提高演员策略的性能。
4**.**策略梯度更新
A2C采用策略梯度方法来优化演员网络的参数。通过优势估计较大的动作概率增加和较小的动作概率减小的过程来优化策略。这种优化有助于提升策略效果，在给定状态下更容易选择高回报的动作。
**5.**并行化
A2C通过多场景并行运行来采集多样化的样本数据，在提升训练效率的同时实现任务目标。这些多场景同步更新Actor-Critic网络，在强化学习框架下帮助模型更高效地学习策略参数与价值评估。
A2C的核心概念在于通过融合策略学习与价值函数估计来优化强化学习的效率与性能。在这一框架下，演员模块负责选择动作的可能性大小，在线评估机制则对每一步的动作价值给予定性评价。值得注意的是，在策略更新过程中采用优势度量指标作为引导方向的关键因素在于其能够有效平衡短期收益与长期利益的关系，在这种指导原则下可显著提升决策质量。此外，并行化数据采样的引入使得整个训练过程得以分批处理，在保证系统稳定性的同时实现了计算资源的有效利用率。
10.2.2 优势函数（Advantage）的引入
在强化学习中，优势函数（Advantage）扮演着核心角色。它被用来衡量状态-动作对相对于平均动作的优势或差异。通过引入这一概念，在Actor-Critic架构中的应用尤为突出，在诸如A2C和A3C等架构中发挥着关键作用。这种方法有助于显著提升策略学习的效果。
它衡量了执行某动作相较于平均行为在性能上的差异或领先程度。
其数值体现为正数、负数或零。
计算通常采用从实际获得回报（如Q值或动作值估计）中减去状态基准值得出。
价值（Value）等于Q函数（基于状态-动作对的价值函数估计）减去基准价值（通常是在特定状态下所有动作均值得平均或基于基准的价值函数估计）。
优势函数的引入有助于解决强化学习中的如下两个问题：
- 高方差问题：直接使用回报来计算策略梯度时，可能会导致高方差的梯度估计，使训练不稳定。优势函数可以减小这种方差。
- 基线引入问题：通过计算优势，可以引入一个基准（通常是平均值），从而更准确地估计动作的相对价值。
在基于策略梯度的方法中, 其被用来评估状态与动作之间的关系, 进而指导参数更新. 正值表明相应状态下采取该动作能显著提升性能, 这些情况倾向于增强采取该动作的可能性. 负值则反映出相反的效果, 从而引导算法减少此类行为. 当其取零时, 表现相当于平均水平, 此时算法会避免过度调整.
该优势函数被广泛应用于包括Actor-Critic框架在内的多种主流政策搜索方法当中，在基于神经网络的方法研究领域亦有重要影响。具体而言，在A2C方法中，则采用此形式构建价值估计器来辅助优化过程。值得注意的是，在这一过程中不仅实现了价值评估与行为评估的有效结合，在理论推导上也得到了严格证明。
作为一种关键的概念，在强化学习中被用来优化策略。优势函数通过表征状态-动作对相对于平均动作的优势，在提升策略效率和稳定性方面发挥了重要作用。具体而言，这种机制有助于确保策略能够更快地收敛到最优解，并且减少了计算资源的需求。
10.2.3 A2C算法的训练流程
Advantage Actor-Critic (A2C) 算法的训练流程通常包括以下步骤：
（1）初始化
设定演员和评论家神经网络的参数，并配置其余算法相关参数。
（2）数据采集
在多个独立的游戏环境中同时运行不同实例的并行执行模式中，在每个独立的并行环境中中，采用当前策略（即演员网络）与环境交互以获取经验数据。所收集的经验数据包含当前状态、动作执行结果、即时奖励以及下一状态信息。
（3）计算优势函数
通过评论家网络估算每个状态-动作对的优势函数，在公式中表示为Advantages = Q值 - 基准值。其中基准值既可以取所有样本的平均值作为参考依据，也可以基于评论家网络进行预测和评估。
（4）计算策略梯度
主要运用演员网络以及优势函数来计算策略梯度；一般情况下会采用策略梯度方法；如，在实际应用中常通过计算对数似然与其相关的优势函数乘积来求取相应的梯度。
（5）更新演员网络
使用策略梯度方法对演员网络的参数进行更新。多采用梯度上升法作为基础方法，在累积奖励的基础上寻求最大值。通过反向传播过程以及优化算法（如Adam等方法）来进行参数更新操作。
（6）更新评论家网络
采用均方误差或其他回归损失函数对评论家模型进行优化训练，旨在使预测出的评分与真实反馈之间的差距较小。基于反向传播机制和优化方法进行参数调整。
（7）重复
依次执行步骤2至步骤6，并持续此过程直至达成预定的训练轮数或其它终止条件。同时可采集更多数据并利用新数据持续更新策略与价值函数以提升估计精度
（8）评估策略
在训练结束后，可以使用演员网络的最终参数来评估策略的性能。
可以在不同的环境下测试策略，并计算平均奖励或其他性能指标。
（9）保存模型（可选）：可以保存训练后的演员和评论家网络模型，以备将来使用。
整个训练过程遵循迭代机制，在actor-critic网络协同工作下实现对策略目标的逐步优化。基于并行化采样框架结合优势估计方法，在处理复杂控制任务时展现出较高的性能表现能力。该方法特别适用于连续动作空间问题，并能在高维状态空间中有效解决问题。
10.2.4 A2C算法实战
以下是一个基于A2C算法的简明示例。该示例采用了具有自定义特性的环境，并生成了虚拟的状态空间与动作空间。随后通过运用了A2C方法来训练一个代理模型。
**实例10-2：在自定义环境使用A2C训练一个代理（源码路径：daima*10*ac.py）
实例文件ac.py的具体实现代码如下所示：
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 自定义环境
class CustomEnvironment:
def __init__(self):
self.num_states = 4
self.num_actions = 2
self.state = np.zeros(self.num_states)
self.current_step = 0
def reset(self):
self.state = np.zeros(self.num_states)
self.current_step = 0
return self.state
def step(self, action):
if self.current_step < self.num_states:
self.state[self.current_step] = action
self.current_step += 1
done = self.current_step >= self.num_states
reward = sum(self.state) if done else 0
return self.state, reward, done
# 定义演员-评论家网络（Actor-Critic Network）使用TensorFlow
class ActorCritic(tf.keras.Model):
def __init__(self, num_actions):
super(ActorCritic, self).__init__()
self.common_layers = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
])
self.actor = tf.keras.layers.Dense(num_actions, activation='softmax')
self.critic = tf.keras.layers.Dense(1)
def call(self, inputs):
x = self.common_layers(inputs)
action_probs = self.actor(x)
value = self.critic(x)
return action_probs, value
# 定义A2C算法
class A2C:
def __init__(self, num_actions, lr=0.001, gamma=0.99):
self.actor_critic = ActorCritic(num_actions)
self.optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr)
self.gamma = gamma
def select_action(self, state):
action_probs, _ = self.actor_critic(state)
action = tf.squeeze(tf.random.categorical(action_probs, 1), axis=-1)
return action.numpy()
def update(self, state, action, reward, next_state, done):
with tf.GradientTape() as tape:
action_probs, value = self.actor_critic(state)
next_action_probs, next_value = self.actor_critic(next_state)
td_error = reward + (1 - done) * self.gamma * next_value - value
actor_loss = -tf.reduce_sum(tf.math.log(action_probs) * tf.one_hot(action, depth=action_probs.shape[-1]) * td_error)
critic_loss = 0.5 * tf.reduce_sum(tf.square(td_error))
entropy_loss = -tf.reduce_sum(action_probs * tf.math.log(action_probs))
total_loss = actor_loss + critic_loss - 0.01 * entropy_loss
grads = tape.gradient(total_loss, self.actor_critic.trainable_variables)
self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, self.actor_critic.trainable_variables))
# 主训练循环
def main():
env = CustomEnvironment()
num_actions = env.num_actions
lr = 0.001
gamma = 0.99
max_episodes = 1000
max_steps = 4 # 自定义环境中的状态数
agent = A2C(num_actions, lr, gamma)
for episode in range(max_episodes):
state = env.reset()
episode_reward = 0
for step in range(max_steps):
action = agent.select_action(np.expand_dims(state, axis=0))
next_state, reward, done = env.step(action[0])
agent.update(np.expand_dims(state, axis=0), action[0], reward, np.expand_dims(next_state, axis=0), done)
state = next_state
episode_reward += reward
if done:
break
print(f"Episode {episode}, Total Reward: {episode_reward}")
if __name__ == "__main__":
main()上述代码展示了在自定义环境中应用A2C（优势作用-ritic）算法训练强化学习任务的过程。具体来说，则是按照以下步骤展开的。
（1）自定义环境
- 在本研究中,我们构建了 CustomEnvironment 作为研究基础,并将之视为一个动态系统的状态-行动框架。该框架由两个关键组件构成:状态集合与动作集合。
- 重置函数负责初始化系统初始状态;动作处理函数则生成下一个状态观测、即时奖励值以及任务完成标记。
（2）演员-评论家网络（Actor-Critic Network）
- 构建了一个演员-评论员结构ActorCritic模型，并包含了公共层、演员网络和评论员网络三个主要组件。
- 共享层负责统一地表示状态信息，并协调演员生成动作的可能性分布以及评论家生成价值评估。
（3）A2C算法
- 为定义A2C算法而设计的类A2C包含演员-评论家网络、优化器以及超参数（如学习率lr和折扣因子gamma）。
- select_action方法用于基于当前状态选择动作，并采用Categorical分布进行动作采样。
- update方法负责实施A2C算法的更新过程：首先计算TD误差；其次计算策略损失；接着计算价值损失；然后引入熵正则化以改进策略稳定性；最后汇总各项损失以获得总损失。
- 通过tf.GradientTape实现梯度计算，并利用优化器完成参数更新。
（4）主训练循环
- 在主训练循环main中运行多个训练周期（max_episodes）。
- 每个周期开始时会重置环境并初始化状态，随后逐步执行步骤。
- 每个步骤中采用select_action方法选择动作，并根据执行结果获得奖励、下一个状态以及任务完成标志。
- 通过update方法更新代理的策略参数和价值函数参数表征其性能提升。
- 记录每个周期的累计奖励值并进行输出操作。
该示例展示了A2C算法的具体实现过程，在构建过程中综合运用了自定义环境、演员-评论家网络架构以及训练循环机制来训练一个代理模型以实现最大化累积奖励的目标。通过调整这些组件的配置参数以及优化策略和价值函数估计方法等手段能够使该代理模型在不同应用场景中展现出色表现。 A2C作为一种强化学习算法主要通过策略梯度优化方法结合价值函数估计技术来提升代理模型的策略性能从而在多样的环境中实现高效的控制。