SAC（Soft Actor-Critic）算法是一种基于深度强化学习的策略优化方法，近年来在连续控制任务中展现出卓越性能。其核心特色之一是“软”策略（soft policy），这不仅区别于传统强化学习中的确定性策略（deterministic policy），更是SAC算法高效表现的关键所在。那么，SAC为何要采用“软”策略？这种设计又是如何帮助算法在探索与利用之间实现良好平衡的呢？

首先，“软”策略指的是策略输出动作时并非固定不变，而是以概率分布的形式存在。也就是说，在给定状态下，SAC会为每个可能的动作分配一个概率值，而非直接选择唯一最优动作。这种随机性策略保留了动作选择的不确定性，从而增强了智能体的探索能力。

探索和利用是强化学习的核心挑战。如果策略过于确定，容易陷入局部最优；而过度探索则可能导致训练不稳定或收敛缓慢。SAC通过引入熵最大化机制来解决这一问题。该机制在目标函数中加入策略熵作为正则项，鼓励策略保持一定的随机性，防止过早收敛到确定性策略，从而维持良好的探索能力。

为了在探索与利用之间取得最佳平衡，SAC还引入了一个温度参数α，用于调节熵的权重。这个参数通常通过自适应机制进行调整，使得系统能够在训练过程中动态地找到最优策略。

此外，SAC采用Actor-Critic框架，并结合双Q网络和目标网络等技术，进一步提升了算法的稳定性与效率。其中，Critic网络评估状态-动作价值，Actor网络生成动作的概率分布，确保策略具有足够的灵活性。

在实际应用中，如机器人控制等领域，“软”策略展现出显著优势。它提高了智能体在不确定环境下的鲁棒性，使其能够灵活应对新情况。同时，SAC具备较高的样本效率，得益于离线策略更新和经验回放机制，减少了对大量新数据的依赖。

综上所述，SAC之所以强调“软”策略，是因为它能有效增强探索能力、防止过早收敛，并通过熵最大化机制与自适应温度参数相结合，实现了探索与利用之间的动态平衡。这种设计不仅提升了算法的稳定性和样本效率，也为复杂连续控制任务提供了强有力的支持。