摘要：Actor-Critic是一类具有较好性能及收敛保证的强化学习方法,然而,Agent在学习和改进策略的过程中并没有对环境的动态性进行学习,导致Actor-Critic方法的性能受到一定限制.此外,Actor-Critic方法中需要近似地表示策略以及值函数,其中状态和动作的编码方法以及参数对Actor-Critic方法有重要的影响.Tile Coding编码具有简单易用、计算时间复杂度较低等优点,因此,将Tile Coding编码与基于模型的Actor-Critic方法结合,并将所得算法应用于强化学习仿真实验.实验结果表明,所得算法具有较好的性能.

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