在ReActor模型中處理連續動作空間的問題通常需要引入一些技巧和方法。以下是一些常見的處理方法：
使用動作值函數逼近：可以通過使用函數逼近方法（如神經網絡）來近似動作值函數，從而將連續動作空間映射到一個有限的動作集合上。
離散化動作空間：將連續動作空間離散化成有限的動作集合，然后在這個有限動作集合上應用ReActor模型。
使用策略梯度方法：可以使用策略梯度方法來直接學習一個策略，而不是學習動作值函數。這樣可以直接處理連續動作空間。
使用行動者-評論者（Actor-Critic）模型：使用一個行動者網絡來選擇動作，并使用一個評論者網絡來評估該動作的價值。這樣可以更好地處理連續動作空間。
總的來說，處理連續動作空間的問題通常需要結合多種方法，并根據具體情況選擇合適的方法來解決。
