PPO算法-理论篇

1. Policy Gradient

【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（Policy Gradient）
李宏毅深度强化学习-B站

2. PPO

PPO 算法

PPO算法更新过程如下：

• 初始化policy参数${\theta }^0$
• 在每一步迭代中：
  • 使用${\theta }^k$与环境交互来收集数据 { s t , a t } \{s_t, a_t\} {st​,at​}，然后计算优势函数$A^{{\theta }^k}(s_t,a_t)$， ${\theta }^k$是前一轮迭代得到的参数
  • 优化目标函数$J_{PPO}(\theta )$，注意这里与policy gradient 不同，更新完参数可以继续训练，一直优化该目标函数，但是policy gradient更新完参数后必须重新采样

policy gradient 应该是每个mini batch更新参数后就要重新采样，而PPO可以跑完一个epoch再重新采样