SACn: 使用n步回报增强软演员-评论家算法

该论文可能通过结合n步回报来探索对软演员-评论家（SAC）算法的改进，这可能导致更快、更稳定的学习。分析具体的修改及其对性能的影响对于理解该论文的贡献至关重要。

• •SACn在SAC算法中引入n步回报，旨在提高其学习效率。
• •本文可能侧重于解决强化学习中的挑战，例如样本效率和稳定性。
• •这项研究可能会呈现实验结果，证明所提出的修改的有效性。