Come si confronta il tempo di allenamento di Soft Actor-Critic con DQN negli ambienti OpenAI Gym

1. Tempo di formazione:
- I risultati della ricerca non confrontano direttamente il tempo di addestramento di SAC e DQN. Tuttavia forniscono alcuni spunti:
- La documentazione di Spinning Up per SAC menziona che l'implementazione non supporta la parallelizzazione, il che potrebbe influire sul tempo di addestramento rispetto agli algoritmi parallelizzati come DQN.
- Lo studio comparativo contenuto nel documento di ricerca [4] ha rilevato che DQN e A2C (un metodo del gradiente politico) avevano prestazioni scarse e inaffidabili con determinate architetture di rete neurale, mentre algoritmi come PPO mostravano prestazioni più coerenti tra diverse architetture.
- Ciò suggerisce che la scelta degli iperparametri e dell'architettura di rete può avere un impatto significativo sul tempo di addestramento e sulle prestazioni di diversi algoritmi RL, inclusi SAC e DQN.

2. Prestazioni:
- I risultati della ricerca indicano che SAC generalmente supera DQN nelle attività di controllo continuo, come l'ambiente continuo Mountain Car.
- Negli spazi di azione discreti come CartPole, DQN tende a funzionare meglio di SAC.
- La documentazione Spinning Up per SAC rileva che è progettato per spazi di azione continui e potrebbe non funzionare altrettanto bene in spazi di azione discreti.
- Lo studio comparativo in [5] ha rilevato che mentre DQN eccelle negli spazi di azione discreti, DDPG (un predecessore di SAC) è più adatto per compiti di controllo continuo e PPO mostra prestazioni costanti in diversi ambienti.

In sintesi, sebbene i risultati della ricerca non forniscano un confronto diretto del tempo di addestramento tra SAC e DQN, suggeriscono che le prestazioni di questi algoritmi possono variare a seconda dell'ambiente e del compito specifico, nonché della scelta degli iperparametri e dell'architettura di rete . SAC sembra avere un vantaggio nei compiti di controllo continuo, mentre DQN può funzionare meglio in spazi di azione discreti. Il tempo di addestramento di questi algoritmi può anche essere influenzato da fattori come la parallelizzazione e la complessità dell'ambiente e del compito.