修正的软演员评论员在连续控制中的应用

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了软演员评论员（SAC）算法在连续控制中因tanh变换导致的行动分布扭曲问题，提出了一种新颖的行动采样方法。实验证明，该方法显著提升了SAC算法的性能，实现了更快的收敛速度和更高的累计奖励。

本文介绍了一种基于最大熵强化学习的离线演员-评论家算法Soft Actor-Critic，通过改进提升了模型的稳定性和训练速度，在基准任务和现实世界挑战中表现出色。

Soft Actor-Critic 强化学习 最大熵 演员-评论家 离线
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