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SAC算法是一种使用随机策略进行训练、采用熵正则化等技巧的强化学习算法。通过最大化策略的熵来提高探索能力，并且能够同时学习多个策略。SAC算法包括固定熵正则化系数和变化熵正则化系数两种变种。固定熵正则化系数的SAC算法稳定性较高，收敛速度较快，但需要调优正则化系数。变化熵正则化系数的SAC算法能够自适应地平衡探索和利用，但需要确定合适的初始值和变化速度。在实践中，选择合适的变种并进行超参数调优可以提高SAC算法的性能。