强化学习-A2C代码

强化学习中的A2C（Advantage Actor-Critic）是一种深度强化学习算法，它结合了Actor-Critic架构的优点，通过优势函数来指导决策过程。A2C的核心思想是同时训练一个策略网络（Actor）来选择动作，以及一个值函数网络（Critic）来评估状态的价值。

在A2C的代码实现中，通常会包含以下几个关键部分：

1. **环境互动**：通过环境API接收观察、执行操作并获取回报。
2. **Actor网络**：用于生成动作的概率分布，并基于当前状态更新策略参数。
3. **Critic网络**：估计每个状态的价值（V(s)），用于计算优势值（Advantage）。
4. **优势函数**：用价值函数减去期望值，使得策略更关注奖励较高的罕见情况。
5. **经验回放缓冲区**：存储状态、动作、奖励等信息，用于后续的学习步骤。
6. **梯度更新**：使用经验回放数据，对Actor和Critic网络进行反向传播优化。

以下是A2C算法的一般伪代码框架：

for episode in episodes:
    state = env.reset()
    done = False
    episode_rewards = []
    
    while not done:
        action_probs = actor_model(state)
        action = sample_action(action_probs)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)

        critic_value = critic_model(state)
        target_value = reward + discount * critic_model(next_state)

        advantage = target_value - critic_value

        # 更新actor模型（策略）
        actor_loss = -log_prob_from_distribution(action_probs, action) * advantage
        actor_optimizer.zero_grad()
        actor_loss.backward()
        actor_optimizer.step()

        # 更新critic模型（估值）
        critic_loss = mse(critic_model(state), target_value)
        critic_optimizer.zero_grad()
        critic_loss.backward()
        critic_optimizer.step()

        state = next_state
        episode_rewards.append(reward)
        
    # 统计性能
    train_statistics(episode, episode_rewards)