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title: "Soft Actor-Critic (SAC)"
created: 2026-06-17
updated: 2026-06-17
type: concept
tags: [reinforcement-learning, algorithm, actor-critic, entropy]
sources: [raw/papers/naveen-repmt-sac-2026.md]
confidence: high
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# Soft Actor-Critic (SAC)

SAC 是**最大熵强化学习**的代表性算法，在 [[repmt-sac|RepMT-SAC]] 中作为基础框架。

## 核心思想

标准 RL 仅最大化期望奖励。SAC 额外最大化**策略熵**：

```
π* = argmax E[Σ γ^t (r_t + α H(π(·|s_t)))]
```

其中 `H(π) = -E[log π(a|s)]` 鼓励探索和策略多样性。

## 架构

- **Actor**：参数化策略 π_θ(a|s)，输出动作分布（通常高斯）
- **双 Critic**：两个 Q 网络减少过估计偏差
- **温度参数 α**：控制奖励-熵 trade-off
- **重参数化技巧**：`a = f_θ(s, ε)`，ε ~ N(0,I)，允许低方差梯度

## RepMT-SAC 中的扩展

在[[rep-mt-sac|RepMT-SAC]]中，SAC 被扩展为多任务变体：

- Q 函数线性化：`Q(s,a;τ) = ⟨φ(s,a), w(τ)⟩`
- 策略条件于任务：`π(a|s,τ)`
- 上游联合学习 φ + w + π
- 下游冻结 φ，微调 w 和 π

## 关键特性

- **Off-policy**：从回放缓冲区学习
- **自动温度调节**：α 可自适应调整
- **连续动作**：天然支持连续控制
- **样本效率**：相比 on-policy 方法（如 PPO）

## 参考

- [[rep-mt-sac|RepMT-SAC]]
- [[multitask-rl|多任务 RL]]
- [[reinforcement-learning|强化学习]]
