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强化学习算法：QAC vs A2C vs A3C

引言

经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。然而，REINFORCE算法也有其局限性，采样效率低、高方差、收敛性差、难以处理高维离散空间。

为了克服这些限制，研究者们引入了Actor-Critic框架，它结合了价值函数和策略梯度方法的优点（适配连续动作空间和随机策略），旨在提升学习效率和稳定性。

QAC（Quality Actor-Critic）

实现原理

QAC算法通过结合Actor-Critic架构的优势，实现了策略和价值函数的有效融合。在此框架中，Actor基于策略梯度法选择动作，而Critic组件评估这些动作的价值，以指导Actor的策略更新。

由图可知，在Actor-Critic算法中，TD Error用于更新Critic的价值函数，也用来指导Actor的策略梯度更新。简单来说，如果TD Error较大，意味着当前策略对于该状态-动作对的价值预测不准确，需要更大的调整。

优势与局限

QAC的主要优势在于其将策略探索与价值评估相结合，旨在提升决策质量与学习速度。然而，由于依赖样本来更新策略，它可能会面临高方差问题，尤其是在样本数量较少或者环境噪声较大的情况下。 这要求在实际应用中进行适当的调整和优化，以实现最佳性能。

A2C（Advantage Actor-Critic）

实现原理

A2C通过引入advantage函数 $A^{\pi }(s_t,a_t)$，来指导策略更新。这个函数评估执行某个动作相比平均水平好多少，旨在减少方差并提高策略的学习效率。

优势与局限

A2C的同步框架减少了策略更新中的噪声，提升了学习稳定性。作为on-policy算法，它直接在策略路径上进行更新，保证了策略的一致性。

好像基本上能搜的资料都没有说这个方法的局限。
从经验上看，这个方法的样本利用率不高（会比DQN还要难收敛一点），而且对超参数敏感（这算是强化学习的通病了）。

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）

实现原理

A3C通过多个并行的Actor-Critic实例进行学习，这些实例独立探索并异步更新主策略。每个实例有自己的环境副本，降低了策略更新中的相关性。

优势与局限

A3C的异步更新可以在多个环境副本上并行处理，加快学习速度，同时保持了策略的多样性。

但是这就要看你的计算资源够不够了🤣

小结（比较）

• QAC：一种基本的Actor-Critic方法，通过Q值来指导策略的更新。
• A2C：利用advantage function代替Q值，减少了方差并可能加速了学习过程。它通常在一个单一的环境中运行，这意味着它在更新策略时会等待每一步都完成。
• A3C：在A2C的基础上添加异步执行，允许多个agents并行探索和学习，这样不同的agent可以探索不同的策略空间，增加样本的多样性并加速学习过程。

A2C和A3C的核心区别在于A3C的异步更新机制，它允许并行处理多个环境实例，从而提高了算法的效率和鲁棒性。而QAC则为这些更先进的算法提供了基础框架。在实际应用中，选择哪种算法取决于计算资源、环境的复杂度以及所需的学习效率。

A2C提供了同步更新的稳定性，而A3C通过异步更新增加了学习效率。
两者都采用了advantage函数改善策略梯度，但A3C在多核心或多处理器系统上更具优势。

最后的问答

• 相比REINFORCE算法，为什么A2C可以提升速度？

A2C增加了Critic组件用于估计状态价值，这样Actor可以利用Critic提供的价值信息来更新策略，使得学习过程更加高效。

• A2C、A3C是on-policy的吗？

A2C算法是on-policy的，因为它根据当前策略生成的样本来更新这个策略，这意味着它评估和改进的是同一个策略。

A3C算法虽然采用了异步的更新机制，但它本质上仍然是on-policy的。尽管这些更新是异步发生的，但每个actor的策略更新都是基于其自身的经验，而这些经验是根据各自的当前策略产生的。

PS：后面有个最大熵的Soft Acotr Critic，这个就是off-policy。

参考资料

joyrl-book 第 10 章 Actor-Critic 算法