强化学习《基于策略 - PPO，TRPO，PPO2》

最新推荐文章于 2025-04-12 15:37:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-12 15:37:19 发布 · 697 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#PPO #TRPO #PPO2

本文将详细介绍如何通过PPO算法来确保θ和θ^k之间的差异不会过大，从而提高结果的质量。文章将依次介绍PPO1、TRPO及PPO2算法。

在上一篇博客最后，我们说到了θ和θ^k是不能差太多的，不然结果会不好，那么怎么避免它们差太多呢?
这就是这一篇要介绍的PPO所在做的事情。

1：PPO1算法：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
2：TRPO算法
在这里插入图片描述
3：PPO2算法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最低0.47元/天 解锁文章
PPO论文阅读
comli_cn的博客
10-15 117
我们提出了一类新的强化学习策略梯度方法，该方法在与环境交互采样数据与使用随机梯度上升法优化一个“代理（surrogate）目标函数”之间交替进行。传统的策略梯度方法通常对每个采样的数据样本仅执行一次梯度更新，而我们提出了一种新的目标函数，使得算法能够对同一批数据进行多轮（多 epoch）小批量（minibatch）更新。这种新方法被称为 近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）。
李宏毅强化学习视频学习笔记（三）——PPO与PPO2
weixin_42421591的博客
08-11 1470
讲解PPO与PPO2
Exchange2010管理控制台无法安装
weixin_34269583的博客
06-10 471
将管理控制台安装在用户本地，用户可不用登录到服务器管理Excahnge。基本上MS的东西都有管理控制台，如AD,DHCP,DNS,Hyper-V,scvm... 在安装Exchange 2010至本地Win7系统时，提示报以下错误,“上次安装后还没有重新启动。请重新启动系统并重新运行安装程序” 虽然将电脑重启并重新安装，还是得到这样的结果。 这个问题让我想起了...
算法设计与分析课程：第一次作业（我是个算法白痴。。。）
m0_46261647的博客
05-05 225
第一道题： 这道题就不说了。。。。。 第二道题： 这道题大概思路，其实说白了就是快排，因为每次进行快排的时候，所找到的那一个分割点的左边所有的数字都比该分割点的数字要小，右边都比该分割点的数字要大，因此当该分割点的下标与K相等的时候，就找到了 package One; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Random; public class Seco
强化学习（9）：TRPO、PPO以及DPPO算法
热门推荐
zuzhiang的博客
12-22 1万+
本文主要讲解有关 TRPO算法、PPO 算法、PPO2算法以及 DPPO 算法的相关内容。 一、PPO 算法 PPO（Proximal Policy Optimization） 是一种解决 PG 算法中学习率不好确定的问题的算法，因为如果学习率过大，则学出来的策略不易收敛， 反之，如果学习率太小，则会花费较长的时间。PPO 算法利用新策略和旧策略的比例，从而限制了新策略的更新幅度，让 PG 算...
【数据结构与算法】【小白也能学的数据结构与算法】递归 分治 迭代 动态规划 无从下手？一文通！！！
终于等到你啦~欢迎来到我的知识空间 这里是苏泽的成神之路
02-11 2103
迭代和动态规划分治和递归都是常见的问题解决方法，它们在一定程度上有相似之处，但也存在一些区别。分治是一种将问题分解为若干个相同或相似的子问题，递归地解决子问题，并将子问题的解合并得到原问题的解的方法。将问题划分为子问题子问题的解相互独立子问题的解可以合并得到原问题的解递归是一种通过调用自身来解决问题的方法。问题可以通过相同的问题的较小实例的解来表示递归函数调用自身来解决较小实例递归调用必须有终止条件，否则会导致无限递归。
学了数据结构，做了200道算法题，但还是感觉没入门，拿到问题没法立马有想法，怎么破?
黑马程序员官方博客
07-19 1197
大家都经历过， 刷题不是目的，要有目的的刷题。
10天速通强化学习-008--TRPO、PPO
m0_72169557的博客
03-18 735
TRPO和PPO都是在线策略算法，需要注意的是即时优化目标中包含重要性采样的过程但是也只是用到了上一轮策略的数据，而不是所有策略的数据。
强化学习基于信任域的TRPO算法原理与Python实现：连续动作空间策略优化方法研究
最新发布
09-18
内容概要：本文详细介绍了TRPO（信赖域策略优化）强化学习算法的核心原理、实现步骤及其与PPO算法的对比。文章从强化学习的基本概念出发，阐述了TRPO通过引入信任区域和KL散度约束来保证策略更新的稳定性，避免因...
强化学习-PPO算法详解
Rsbstep的博客
04-12 3736
近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是强化学习中的一种高效策略优化算法，由OpenAI于2017年提出。其核心目标是提升训练稳定性和样本效率，尤其适用于复杂环境下的连续控制任务。
【强化学习】PPO：从On-policy到Off-policy（PPO/TRPO/PPO-Penalty/PPO-Clip）
Katniss的Blog
06-26 5423
强化学习中policy gradient的优化，为什么要从从on-policy到off-policy，如何从on-policy到off-policy？
深度强化学习PPO算法(python)
08-23
基于Tensorflow实现的PPO算法，依赖库：tensorflow-1.4及以上，gym
强化学习PPO从理论到代码详解(2)---PPO1和PPO2
BruceXee的博客
01-02 6364
上一节我们了解了什么是策略梯度，本节开始讲PPO理论之前，我们先提出一个概念，什么在线学习，什么离线学习。
数据结构与算法总是不得门而入？来看看我是怎么学的吧
linuxguitu的博客
12-03 401
前言 数据结构与算法的地位对于一个程序员来说不言而喻。今天这篇文章不是来劝你们学习数据结构与算法的，也不是来和你们说数据结构与算法有多重要。 主要是最近几天后台有读者问我是如何学习数据结构与算法的，有没有什么捷径，是要看视频还是看书，去哪刷题等…..而且有些还是大三大四的，搞的我都替你们着急、担心….. 所以我今天就分享下自己平时都是怎么学习的。 不知道该去哪里找资料的朋友可以看看我之前的一篇文章>>不知道这些网站还做什么程序员呀 当然了，我知道大家都是很懒的，肯定懒得自己去总结，所以我帮
算法与数据结构应该如何下手
qq_41543788的博客
10-27 465
一、数据结构与算法总览 1、如何在一个领域有所建树 将知识转化为树状结构，分清主次，分块突破。 2、数据结构分类 3、算法分类 前3中算法是所有算法的核心，所有复杂的算法最后都可以转化为这3种算法； A*：启发式搜索； 4.两张脑图 5.刷算法题的技巧 a.切题四件套 1、clarification：多看几遍题目 2、Possible Slution: 尽量多想几种解决方法，比较其时空复杂度 3、coding 4、Test cases：给出题目的测试用例 b五遍算题法 1、第一遍： 10分钟的读题
强化学习入门（三）：PPO、PPO2、TRPO算法思想
weixin_45459911的博客
04-17 1万+
在上一篇博客最后，我们说到了θ\thetaθ和θ′\theta'θ′是不能差太多的，不然结果会不好，那么怎么避免它们差太多呢? 这就是这一篇要介绍的PPO所在做的事情。 摘要： PPO在原目标函数的基础上添加了KL divergence 部分，用来表示两个分布之前的差别，差别越大则该值越大。那么施加在目标函数上的惩罚也就越大，因此要尽量使得两个分布之间的差距小，才能保证较大的目标函数。 TRPO ...
数据结构和算法学习指南
fdl123456的博客
01-07 1296
预计阅读时间：9 分钟这是好久之前的一篇文章学习数据结构的框架思维的修订版。之前那篇文章收到广泛好评，没看过也没关系，这篇文章会涵盖之前的所有内容，并且会举很多代码的实例，谈谈如何使...
9 算法设计与分析
10-25 2576
9 算法设计与分析 算法给公认为是计算机科学的基石，算法理论研究的是算法的设计技术和分析技术。 前者回答的是“ 对特定的问题，如何提出一个算法来求解？”这样的问题，即面对一个问题，如何设计一个有效的算法；后者回答的是“ 该算法是否足够好？ ”，即对已设计的算法，如何评价或判断其优劣。 二者是互相依存的，设计出的算法需要检验和评价，对算法的分析反过来又将改进算法的设计...
数据结构与算法习题讲解(全)
weixin_47312141的博客
10-01 577
数据结构与算法习题讲解(全)
基于PPO强化学习的2D空战决策系统实现
通过在仿真环境中充分训练，此类基于PPO的强化学习模型可以部署于战术支援系统中，为作战单位提供实时路径规划建议，显著提升任务成功率并降低风险。同时，该架构也具备良好的扩展性，未来可引入多智能体协同、雷达...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值