基于对称扰动采样的Actor-critic算法

来源期刊：控制与决策2015年第12期

论文作者：张春元 朱清新

文章页码：2161 - 2167

关键词：Actor-critic方法;对称扰动采样;连续空间;强化学习;

摘    要：针对传统Actor-critic（AC）方法在求解连续空间序贯决策问题时收敛速度较慢、收敛质量不高的问题,提出一种基于对称扰动采样的AC算法框架.首先,框架采用高斯分布作为策略分布,在每一时间步对当前动作均值对称扰动,从而生成两个动作与环境并行交互;然后,基于两者的最大时域差分（TD）误差选取Agent的行为动作,并对值函数参数进行更新;最后,基于两者的平均常规梯度或增量自然梯度对策略参数进行更新.理论分析和仿真结果表明,所提框架具有较好的收敛性和计算效率.