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SAC
Soft Actor-Critic — ein Off-Policy-RL-Algorithmus, der sowohl die erwartete Rendite als auch die Entropie der Kontrollrichtlinie maximiert und Exploration fördert, während Stabilität gewährleistet wird. SAC ist beliebt für Roboter-Manipulation in Simulation aufgrund seiner Stichprobeneffizienz und Robustheit gegenüber Hyperparametern. Die Entropie-Regularisierung verhindert vorzeitige Konvergenz zu deterministischen Kontrollrichtlinien und verbessert die Robustheit gegenüber Umgebungsvariationen.