sac算法中auto_alpha的作用

在SAC算法中，我们使用auto_alpha参数来自动调整actor网络输出的动作概率分布的熵权重，以平衡探索和利用之间的关系。

具体来说，我们希望actor网络输出的动作概率分布具有足够的随机性，以便能够探索环境并避免陷入局部最优解。为了实现这一点，我们引入了熵正则化项，即将actor网络输出的动作概率分布的熵作为奖励信号，鼓励agent探索未知的状态。auto_alpha参数用于自动调整熵权重的大小，使得熵的贡献在探索初期更加重要，而在学习逐渐趋于稳定时则降低其权重，以减少不必要的随机性。

因此，auto_alpha的作用是动态地调整熵正则化项的权重，以平衡探索和利用之间的关系，提高算法的性能和稳定性。