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深度学习之近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)

PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)是深度强化学习中的一种算法,属于策略梯度方法中的一种。PPO通过优化策略来最大化累积奖励,具有稳定性好、易于调参等优点,是目前广泛应用的一种深度强化学习算法。下面介绍PPO的基本原理和流程。

PPO基本原理

PPO算法的目标是通过不断调整策略,使得在给定状态下采取的动作能够最大化预期的累积奖励。其主要思想是在每次策略更新时,限制策略变化的幅度,以保证策略更新的稳定性。

PPO使用了剪切概率比率(Clipped Probability Ratios)和重要性采样(Importance Sampling)来实现这一目标。其主要有两种变体:

  1. Clipped Surrogate Objective(剪切代理目标):在策略更新时,通过限制旧策略与新策略之间的变化幅度来确保训练稳定性。
  2. Adaptive KL Penalty(自适应KL惩罚):通过在目标函数中引入KL散度惩罚项,控制旧策略和新策略之间的差异。

PPO算法流程

PPO的训练过程通常包括以下几个步骤:

  1. 初始化策略和价值函数:初始化策略网络和价值网络的参数。
  2. 收集数据:使用当前策略与环境交互,生成状态、动作、奖励、下一状态的序列。
  3. 计算优势函数:使用优势函数(Advantage Function)估

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