Actor-Critic算法是一種結合了策略梯度方法和值函式方法的強化學習算法，它通常用於處理連續動作空間和高維狀態空間的問題。該算法由兩部分組成：Actor網路和Critic網路。
Actor網路的職責是學習一個策略，根據當前狀態生成相應的動作。Critic網路則負責學習一個值函式，評估Actor所選動作的價值或狀態的價值。在訓練過程中，Actor網路根據策略梯度算法和Critic網路提供的價值信息來更新策略，以最大化長期獎勵。Critic網路的更新則依賴於時間差分(TD)誤差，該誤差衡量了預測值與實際獎勵之間的差異。
相比於僅使用策略梯度的方法，Actor-Critic算法通過引入值函式估計，降低了訓練過程中的方差，提高了學習的穩定性和效率。這種算法適用於複雜環境和不穩定場景，能夠處理更大的狀態空間和動作空間。
值得注意的是，Actor-Critic算法中Critic的更新可以基於不同的值函式近似方法，如Q學習或蒙特卡羅方法等。這提供了算法實現的靈活性，同時也增加了調參的複雜性。為了解決收斂問題，一些變體如Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法結合了DQN的優勢，通過引入經驗回放和目標網路來提高算法的穩定性和收斂性。