前篇文章提到，为了评估actor结合s所做的action是否为好的动作（有利于reward积累）而引入了优势函数A，在不同情况下优势函数的定义不同。优势函数可以由人为来进行设定，然后评估action的好坏，但如果每一笔数据都需要人类来评定分数，效率显然太低，所以需要引入critic（评估）模型，来进行对action的评价。critic模型的一种主要形式是价值函数V（s）。
下面的图片直接用总得分G和优势函数相等，而G的得分需要完成所有的a之后才能累计得出，在这种情况下训练critic就需要做完全部的动作aciton；另一种情况，critic模型要做的是在看到第一个action a1之后，就能推断出之后所有的action所累积的分数是多少，也即推断出总得分A，A实际上是G的一个估计量。
训练critic的方式有两种
一、蒙特卡洛算法
actor执行一个action，将后续所有action的reward累计，得到G。以（s，G）对作为数据集来训练critic，如果是on-policy的方法来训练，那么只有当actor执行完一组action后才能得到一组训练critic的数据。
二、时序差分算法
如果critic只能在actor执行完所有的action后才能得到数据G用于训练，效率是十分低下的，我们希望actor在做完当前action之后就可以得到critic的训练数据。actor在s1下进行a1得到r1，并且产生了新的s2；而V（s1）近似于G1，V（s2）近似于G2；由于actor并没有进行完所有的action，所以G1和G2的具体值都是不知道的，但我们知道G1和G2之间是有关系的，G1=nG2+r1，所以G1-nG2=r1，所以V（s1）-nV（s2）应该近似于r1。我们可以用（s1，a1，r1，s2）来训练critic。
下面给出一个例子来分别通过两种方法进行V的预测。
设定，进行八轮训练。得到的V（Sb）的平均值是3/4，试计算V（Sa）的值。
如果使用蒙特卡洛思想，那么V（Sa）的值应该等于G（Sa），即在环境Sa下采取动作后，后续所有reward的累计，即0+0=0。此时我们希望critic的输出V（Sa）是0。
如果使用时序查分思想，那么V（Sa）的值不仅取决于G（Sa），还取决于G（Sb），G（Sa）-G（Sb）应该等于r=0，所以V（Sa）的值也应该是0。
现在我们得到了用于评估状态价值函数的critic模型，接下来要将其运用在actor的训练中。
给定环境s1，actor做出动作a1，得到回报r1，产生新的环境s2，然后继续进行a2……循环此过程，最后累积的汇报为G1’，而用于评估该动作a的优势函数A定义为G1’-b；b为偏置，b的值就是我们通过critic模型在评估环境s1以后得到的价值函数V（s1）。可以看出，V（s1）代表的是在s1状态下，执行一系列动作以后得到的reward的累计的平均值；而G1’表示的是在状态s1采取动作a1之后再执行一系列动作以后得到的reward的累计值，G1’的值是有随机性的，因为actor在执行a1后的动作并不一定是固定的，所以用G1’-V（s1）实际上是用动作的平均优势值对单个动作的优势值进行了标准化，从而衡量单个动作的好坏。
