在强化学习领域，Actor-Critic算法是一种结合了值函数（Value-based）方法和策略梯度（Policy-based）方法优点的技术。它通过两个组件来共同完成任务：一个是Actor，负责决定采取什么行动；另一个是Critic，评估当前采取的动作的好坏。
.Actor的作用是探索环境，根据当前的状态选择一个动作。这一过程通常基于一个概率分布，使得某些动作在特定情况下更有可能被选择。这一步骤类似于大脑中的决策机制，不断地在不同选项之间权衡，以达到最优的结果。
.Critic则负责评价Actor的选择是否明智。它通过计算给定状态下采取某个动作后，未来奖励的预期值来实现这一点。如果Actor选择了导致高回报的动作，Critic会给予正反馈；反之，则给予负反馈。这种反馈机制有助于Actor优化其行为策略，逐步向更优的策略靠近。
通过Actor和Critic之间的相互作用，算法能够在不断试错的过程中找到最佳的行为策略，从而在复杂环境中取得成功。这种方法不仅提高了学习效率，还增强了模型的稳定性。
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