A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）是一種結合了深度學習和強化學習的算法，主要用於解決連續動作空間的強化學習問題。
A3C算法使用深度神經網路同時估計策略和值函式，並通過異步訓練多個並行智慧型體來提高學習效率和穩定性。在A3C中，每個工作執行緒根據當前狀態選擇動作，並將狀態、動作和獎勵傳送到全局的Critic網路進行更新。這樣，每個執行緒都可以獨立地學習，並根據自己的經驗來改善策略。每個工作執行緒都可以異步地更新Critic網路的參數，這種異步性有助於避免梯度下降過程中的競爭條件，並提高了算法的效率和收斂性。A3C還引入了一個優勢函式（Advantage Function），用於評估每個動作相對於平均動作的優勢，以進一步最佳化策略更新。
A3C算法的優點包括高效的並行化訓練、對大規模環境和複雜任務的適應性以及對連續時間和狀態空間的支持。它已經在各種任務上取得了顯著的成果，包括遊戲玩法、機器人控制和自動駕駛等領域。