PPO算法损失函数的设计

在讲解 PPO（Proximal Policy Optimization） 算法的优化目标之前，我们先用一个贴近生活的例子来类比它的核心思想，看看为什么要这样设计，以及它解决了什么问题。

1. 用生活经验类比PPO的核心思想

场景：练习投篮
假设你正在练习投篮——每次投篮（动作）后，你都会根据投篮的结果（奖励）来判断“姿势”是否需要调整。

• 老政策（Old Policy）：你之前一直使用的投篮姿势。
• 新政策（New Policy）：你打算做一些微调后的投篮姿势，想看看能不能提高命中率。

如果你每次练习都大幅度改变投篮姿势，比如一下子从标准姿势改成单手“乱抛”的动作，那么很可能导致投篮命中率大幅波动，甚至退步。这种情况下，你不能确切知道是姿势调整出了问题，还是单纯运气不好。这就像在强化学习里，如果新策略和旧策略的差异过大，可能会产生极端不稳定的训练结果，甚至导致之前学到的好东西都“推翻重来”。

PPO 的做法就像在每次练投篮时，对新姿势有一个“限制”，确保你不要一下子改动太大，从而在慢慢微调的过程中持续稳定地提高准确率。

2. PPO 的优化目标：为什么要这样设计？

PPO 的核心是在策略更新时，对新旧策略的差异做了“约束”。它通过一个“裁剪（clipping）”操作，来限制策略更新的幅度，避免新旧策略之间出现过大的偏移。

在数值上，PPO 的优化目标可以简化为下面这种“带有裁剪”的形式（省略了一些不必要的细节）：

换回投篮的例子：

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