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强化学习库：Ray二次开发_（8）.Ray中的算法实现：A3C.docx

发布：2025-03-24约1.52万字共25页下载文档

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Ray中的算法实现：A3C

异步优势行动者-评论者（A3C）算法概述

异步优势行动者-评论者（AsynchronousAdvantageActor-Critic,A3C）算法是DeepMind在2016年提出的一种强化学习算法，旨在解决大规模并行训练的问题。A3C算法通过多个并行的行动者（actor）和评论者（critic）来加速训练过程，每个行动者在独立的环境中进行探索，并将更新异步地发送给中央参数服务器。中央参数服务器负责聚合这些更新，并将最新的参数广播给所有行动者。这种异步机制使得A3C能够在多个环境中同时进行学习，从而显著提高了训练效率。

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