# 软演员-评论家算法

连续控制强化学习长期受困于探索效率与长程信用分配，常用做法是给智能体加动作噪声或熵正则，这类探索不带方向。GANGSTER 用一个条件生成对抗网络按当前状态生成候选子目标，再用可期望回报、可达性和多样性三项结构化损失筛选，生成的目标只通过内在奖励塑形接入 TD3 与 SAC，不改动二者的核心更新规则。在 MuJoCo 的 Ant-v5 上，配 TD3 的 GANGSTER 相比基线 TD3 把解题时间缩短约 31%、最终表现提高 53%；在 HalfCheetah-v5 上配 SAC 则把最终表现提高 10%，并把解题后的达标一致性提升到 99% 以上。

连续控制强化学习长期受困于探索效率与长程信用分配，常用做法是给智能体加动作噪声或熵正则，这类探索不带方向。GANGSTER 用一个条件生成对抗网络按当前状态生成候选子目标，再用可期望回报、可达性和多样性三项结构化损失筛选，生成的目标只通过内在奖励塑形接入 TD3 与 SAC，不改动二者的核心更新规则。在 MuJoCo 的 Ant-v5 上，配 TD3 的 GANGSTER 相比基线 TD3 把解题时间缩短约 31%、最终表现提高 53%；在 HalfCheetah-v5 上配 SAC 则把最终表现提高 10%，并把解题后的达标一致性提升到 99% 以上。

配电网故障自愈长期在决策质量、实时性和可解释性之间取舍：数学规划接近最优但耗时，深度强化学习毫秒级决策却难以说明理由。一种把图注意力网络嵌入软演员—评论家智能体、并将韧性指数直接写入奖励的方法，在IEEE 33节点与123节点系统上把在线决策压到2.3毫秒，与混合整数线性规划最优解的差距为2.8%。注意力热图与SHAP归因同时给出智能体关注哪里、为何这样决策。

配电网故障自愈长期在决策质量、实时性和可解释性之间取舍：数学规划接近最优但耗时，深度强化学习毫秒级决策却难以说明理由。一种把图注意力网络嵌入软演员—评论家智能体、并将韧性指数直接写入奖励的方法，在IEEE 33节点与123节点系统上把在线决策压到2.3毫秒，与混合整数线性规划最优解的差距为2.8%。注意力热图与SHAP归因同时给出智能体关注哪里、为何这样决策。