【强化学习】Actor-Critic公式推导分析

本文是在DQN与stochastic policy gradient基础上进行介绍，部分公式源头可以在DQN，stochastic policy gradient中找到。

一、AC算法

在之前的随机策略梯度算法中，我们可以采用类似蒙特卡洛的方法采样一条轨迹后对策略进行更新，如下所示
$${\nabla }_{\theta }J(\theta )=\frac{1}{N}\sum _{i=0}^N\sum _{t=0}^T[{\nabla }_{\theta }\log {\pi }_{\theta }(a_{i,t}|s_{i,t})(\sum _{t^{\prime }=t}^{T}r(s_{i,t},a_{i,t})-b)](1)$$
我们用整个轨迹的回报表示整个序列的价值，这个估计是准确无偏的，但是在真实的训练过程中，为了控制学习时间，我们无法完成足够数量的交互采样，有限次的采样有时并不能很好的代表轨迹真实的期望。每一个交互得到的序列会存在一定的差异，对应的回报也会存在一定的差异，因此不充足的交互会给轨迹回报引入较大的方差，这就是蒙特卡洛方法的缺陷，没有偏差但是方差大，在随机策略梯度算法中引入基线$b$来减小方差。

Actor-Critic算法就是牺牲一定的偏差来减小方差的方法。其核心思想是通过一个单独的模型来估计轨迹的累积回报，而不再用采样完一条轨迹后的真实累积回报。另一个好处就是，Actor-Critic算法可以在每一步进行模型的更新，而不用等到一条轨迹交互结束后才能更新一次模型。每一次采样使用类似DQN的方法更新价值函数模型，然后利用价值函数估计的轨迹价值进行策略函数的更新。

公式（1）为随机策略梯度模型的梯度（优化）方向，我们可以使用如下的方法来替代轨迹梯度权值${\sum }_{t^{\prime }=t}^{T}r(s_{i,t},a_{i,t})-b$

1. 直接使用状态值函数估计的轨迹回报作为轨迹梯度权值：$q(s,a)$
2. 直接使用优势函数作为轨迹的梯度权重：$A(s,a)=q(s,a)-V(s)$
3. 使用TD-error作为轨迹梯度权值：$r(s_t,a_t)+v(s_{t+1})-v(s_t)$

上述三种替代方式都可以在一定程度上减低方差，但是偏差会增大。更进一步，还可以利用$TD(\lambda )$的方式来平衡偏差与方差的关系。Actor-Critic选用第三种TD-error的方式作为轨迹梯度的权值，这种方法在计算量以及减小方差上都有较好的效果。为了估计$v(s)$引入价值模型，这也是Actor-Critic命名的由来，Actor表示策略模型，Critic表示价值模型。

Actor-Critic可以每运行一步进行一次学习，其核心公式为
$$\begin{array}{r}\delta =r_t(s_t,a_t)+v_{\omega }(s_{t+1})-v_{\omega }(s_t)\\ {\omega }_{t+1}={\omega }_t+{\alpha }^{\omega }{\delta }_t{\nabla }_{\omega }{v}_{\omega }(s_t)\\ {\theta }_{t+1}={\theta }_t+{\alpha }^{\theta }{\nabla }_{\theta }\log {\pi }_{\theta }(a_t|s_t){\delta }_t\end{array}$$
第一行为计算该步的TD-error，第二行为更新价值模型参数，第三行为更新策略模型参数。更新价值模型参数的公式推导分析可以看DQN，更新策略模型的公式推导可以看SPG。

二、A3C算法

A3C(Asynchronous Advantage AC)采用异步更新的方式，加快了模型的学习速度。AC及policy gradient是一个on-policy的策略，每次模型与环境交互后更新模型，再用新的模型去与环境交互进行下一次更新。A3C是一种并行采样交互与训练的算法，归类为off-policy。在算法中同时启动N个线程，使用N个agent同时与环境进行交互，只要对环境设置不同，则每个线程采样得到的数据将会有区别。每个线程按照Actor-Critic算法的方式独立的进行环境交互与学习，每个线程完成训练并得到参数更新量后，异步的将该线程的参数更新量更新到全局模型中，下一次训练开始前，从全局模型中获取最新的模型参数，使用新同步到的全局模型参数进行下一次交互更新。

最后

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