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 θ 0 \theta^0 θ0
- 在每一步迭代中:
- 使用 θ k \theta^k θk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 θ k ( s t , a t ) A^{\theta^{k}}(s_t, a_t) Aθk(st,at), θ k \theta^k θk是前一轮迭代得到的参数
- 优化目标函数 J P P O ( θ ) J_{PPO}(\theta) JPPO(θ),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

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