【TensorFlow深度学习】实现Actor-Critic算法的关键步骤

实现Actor-Critic算法的关键步骤

• • • 实现Actor-Critic算法的关键步骤：强化学习中的双剑合璧
    • • Actor-Critic算法简介
      • 关键实现步骤
      • 代码示例（使用TensorFlow）
      • 结语

实现Actor-Critic算法的关键步骤：强化学习中的双剑合璧

在强化学习的广阔天地中，Actor-Critic算法以独特的双轨制胜场，融合了价值方法的稳健性和策略梯度方法的直接性，成为了复杂环境决策问题的得力助手。本文将详细拆解Actor-Critic算法的结构，揭示其如何巧妙结合价值评估（Critic）与策略优化（Actor），并通过Python代码实例，带你领略其实现的要领。

Actor-Critic算法简介

Actor-Critic算法的核心在于将学习过程分为两部分：

• Actor负责学习采取行动**，基于当前策略选择行为；
• Critic则评估这个行动**，给出反馈，即该行动的好坏程度（值函数）。

这种分工合作的机制，既直接优化了策略（Actor），又提供了高效的价值评估（Critic），在连续动作空间和高维度状态空间中尤为有效。

关键实现步骤

1. 环境交互：定义环境接口，收集经验。
2. 策略网络（Actor）：构建策略网络，输出动作。
3. 值函数网络（Critic）：构建价值网络，评估策略。
4. 损失函数：定义Actor和Critic的更新准则。
5. 优化器：选择合适的优化算法更新网络参数。
6. 经验回放：存储与采样。
7. 更新：迭代优化网络。

代码示例（使用TensorFlow）

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
# 定义超参数
learning_rate = 0.001
gamma = 0.99  # 折扣因子
tau = 0.01  # 目标网络软更新参数
# 环境交互接口模拟
class Environment:
def step(self, action): pass
# 返回状态, 奖赏, 是否结束, 信息
def reset(self): pass   # 初始化环境
# 构建Actor网络
class Actor(Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = Dense(64, activation='relu')
self.fc2 = Dense(action_dim, activation='tanh')
def call(self, state):
x = self.fc1(state)
x = self.fc2(x)
return x
# 构建Critic网络
class Critic(Model):
def __init__(self):
super().__init__()
self.fc1 = Dense(64, activation='relu')
self.fc2 = Dense(1)
def call(self, state, action):
x = tf.concat([state, action], axis=-1)
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
# 初始化
actor = Actor()
critic = Critic()
target_actor = Actor()
target_critic = Critic()
# 复制权重到目标网络
target_actor.set_weights(actor.get_weights())
target_critic.set_weights(critic.get_weights())
# 优化器
actor_opt = Adam(learning_rate)
critic_opt = Adam(learning_rate)
# 训练习循环
for episode in range(episodes):
state = env.reset()
done = False
total_reward = 0
while not done:
# 采取行动
action = actor(state) + noise  # 添加噪声探索
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# 计算TD目标
target = reward + gamma * target_critic(next_state, target_actor(next_state))
# Critic更新
with tf.GradientTape() as tape:
critic_loss = tf.reduce_mean(tf.square(target - critic(state, action))
critic_grad = tape.gradient(critic_loss, critic.trainable_variables)
critic_opt.apply_gradients(zip(critic_grad, critic.trainable_variables))
# Actor更新
with tf.GradientTape() as tape:
actor_loss = -tf.reduce_mean(critic(state, actor(state))  # 最大化价值
actor_grad = tape.gradient(actor_loss, actor.trainable_variables)
actor_opt.apply_gradients(zip(actor_grad, actor.trainable_variables))
# 软更新目标网络
update_target(target_actor.variables, actor.variables, tau)
update_target(target_critic.variables, critic.variables, tau)
state = next_state
total_reward += reward
print(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward}")

结语

Actor-Critic算法通过将策略优化与价值评估的双重优势融于一体，实现了策略搜索的高效迭代。本代码示例简要地呈现了如何搭建这样的框架，从环境交互到网络设计、损失定义，再到优化策略更新与目标网络同步。实践中，还需根据具体任务调整网络架构、超参数和探索策略，以应对复杂环境的挑战。希望这一旅程能激发你对强化学习的深入探索，解锁更多智能决策的奥秘。