最小二乘行动者-评论家法：连续动作空间强化学习新解

本文主要探讨了一种用于解决连续动作空间问题的创新强化学习方法——最小二乘行动者-评论家算法（Least Square Actor-Critic, LSAC）。在当前的强化学习领域中，处理具有连续动作维度的问题是一个极具挑战性的任务，因为传统的算法往往依赖于先验知识对动作空间进行离散化处理，这在许多实际应用中并不总是可行的，可能导致性能下降或算法失效。 LSAC算法的核心思想在于，它通过引入函数逼近器来近似表示价值函数和策略，而不是预先进行离散化。这种方法摒弃了对先验信息的依赖，而是利用最小二乘法在线动态地优化价值函数参数和策略参数的估计。在这个过程中，价值函数作为评论家的角色，指导策略参数的学习，使得算法能够适应复杂的连续动作空间环境。 实验部分，作者将LSAC应用于经典的问题，如小车平衡杆问题和山地车问题，这两者都具有连续的动作空间特性。对比了LSAC算法与Cacla（连续动作学习自动机）和eNAC（期前自然行动者-评论家）算法的结果，结果显示LSAC不仅能够有效解决连续动作空间的问题，而且在执行性能上表现出显著的优势。 LSAC算法的提出为强化学习在处理高维连续动作空间的任务中提供了一个新的、有效的解决方案，它具有更好的鲁棒性和灵活性，无需预先对动作空间进行人为限制。这种无先验、自适应的方法有望在未来的机器人控制、游戏AI等领域发挥重要作用，推动强化学习技术的发展。