17、近端策略优化（PPO）算法详解

近端策略优化（PPO）算法详解

在强化学习领域，策略梯度算法在训练智能体时面临着一些挑战，其中性能崩溃和样本效率低下是较为突出的问题。近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法的出现为解决这些问题提供了有效的途径。

1. 策略梯度算法的挑战

使用策略梯度算法训练智能体时，可能会出现性能崩溃的情况，即智能体突然开始表现不佳。这是因为一旦性能下降，智能体生成的轨迹质量变差，这些劣质轨迹又会用于后续的策略训练，使得问题难以恢复。此外，基于在线策略的算法样本效率较低，因为它们无法重用数据。

2. PPO算法概述

PPO算法的核心思想是引入一个替代目标函数，该函数通过保证策略的单调改进来避免性能崩溃，同时在训练过程中能够重用离线策略数据，从而提高样本效率。PPO可以通过用修改后的PPO目标替换原始的目标函数，来扩展REINFORCE或Actor - Critic算法，实现更稳定、样本效率更高的训练。

3. 替代目标函数的引入

为了理解替代目标函数的重要性，我们需要先探讨性能崩溃的问题，然后看看如何修改原始的策略梯度目标以避免这一问题。

3.1 性能崩溃

在策略梯度算法中，策略 $\pi_{\theta}$ 通过使用策略梯度 $\nabla_{\theta}J(\pi_{\theta})$ 来更新策略参数 $\theta$ 进行优化。这是一种间接的方法，因为我们是在策略空间中搜索最优策略，而对策略空间没有直接的控制。

为了更好地理解这一点，我们需要区分策略空间和参数空间：
- 策略空间