Python强化学习框架的Actor-Critic模型实现：并行采样与分布式梯度更新策略 大家好！今天我们来深入探讨强化学习中的一个重要模型——Actor-Critic模型，并重点关注如何在Python强化学习框架中实现它的并行采样和分布式梯度更新策略。这将极大地提升训练效率，使得我们能够处理更复杂、更具挑战性的强化学习问题。 1. Actor-Critic 模型概述 Actor-Critic 模型结合了基于策略（Policy-Based）和基于价值（Value-Based）两种强化学习方法的优点。 Actor: 负责学习策略，即在给定状态下采取什么动作。通常用一个参数化的策略函数 $pi_{theta}(a|s)$ 表示，其中 $theta$ 是策略网络的参数。Actor的目标是最大化期望回报。 Critic: 负责评估策略的优劣，即估计在给定状态下遵循当前策略所能获得的期望回报。通常用一个价值函数 $V{phi}(s)$ 或一个动作价值函数 $Q{phi}(s, a)$ 表示，其中 $phi$ 是价值网络的参数。Critic的目标是准确估计价值函数。 Actor-Critic 模型 …