SAC算法和DQN算法的区别

SAC（Soft Actor-Critic）算法和DQN（Deep Q-Network）算法都是强化学习中的经典方法，它们的主要区别在于目标优化策略以及决策过程。

1. 目标函数：DQN的目标是最大化Q值，即通过预测动作在未来可以获得的最大奖励，它试图找到最优的动作值函数。而SAC不仅关注动作价值，还强调探索（Entropy maximization），同时考虑了代理对未知状态的行为不确定性，这使得SAC在长期稳定性和探索性方面更优。

2. 决策策略：DQN采取的是确定性的ε-greedy策略，即在大部分时间选择当前看起来最好的动作，偶尔随机探索。而SAC采用的是基于概率的软策略，允许代理在保证性能的同时保持一定的探索性，这有助于防止过早收敛到局部最优。

3. 更新机制：DQN只依赖于回报信号进行梯度更新，而SAC结合了回报和代理的熵项（表示不确定性的大小），通过Actor-Critic框架进行联合训练，Actor负责生成行动，Critic评估这个行动的好坏。