在ReActor模型中处理连续动作空间的问题通常需要引入一些技巧和方法。以下是一些常见的处理方法：
使用动作值函数逼近：可以通过使用函数逼近方法（如神经网络）来近似动作值函数，从而将连续动作空间映射到一个有限的动作集合上。
离散化动作空间：将连续动作空间离散化成有限的动作集合，然后在这个有限动作集合上应用ReActor模型。
使用策略梯度方法：可以使用策略梯度方法来直接学习一个策略，而不是学习动作值函数。这样可以直接处理连续动作空间。
使用行动者-评论者（Actor-Critic）模型：使用一个行动者网络来选择动作，并使用一个评论者网络来评估该动作的价值。这样可以更好地处理连续动作空间。
总的来说，处理连续动作空间的问题通常需要结合多种方法，并根据具体情况选择合适的方法来解决。
