MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】PPO算法（附python代码实现）

目录

前言

几个高频面试题目

PPO、DPO算法对比

1. PPO

2. DPO

算法原理

什么是PPO算法

PPO的主要特点

算法思想

数学模型

重要性采样

 梯度更新

TRPO

PPO1：近端策略优化惩罚（PPO-penalty）

PPO2：近端策略优化裁剪（PPO-clip）

改进on-policy策略的思路说明

PPO算法的优势

代码实现

python

pytorch

tensorflow 

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前言

PPO（ProximalPolicyOptimization）算法是一种用于强化学习（ReinforcementLearning,RL）的策略梯度（PolicyGradient）方法，特别适用于处理具有连续或离散动作空间的任务。PPO算法在2017年由OpenAI的研究者提出，是一种在TRPO（TrustRegionPolicyOptimization）基础上的改进算法，旨在解决TRPO算法中计算量较大的问题。PPO算法的核心思想是在每次更新策略时，限制新策略与旧策略之间的差异，从而确保策略的稳定性。这种限制通常通过引入一个“近端策略约束”（ProximalPolicyConstraint）来实现，即在每次更新时，要求新策略与旧策略之间的概率比（ratio）在一个小的范围内。PPO算法通常包括以下两个关键部分：1.价值函数（ValueFunction）：用于估计给定状态下期望的未来回报，以指导策略的学习。2.策略网络（PolicyNetwork）：用于生成当前状态下的动作概率分布，并根据价值函数的指导进行更新。PPO算法的主要优势在于其稳定性和易实现性。与传统的策略梯度方法相比，PPO算法不需要进行二阶导数计算，从而降低了计算复杂度。此外，PPO算法还可以通过调整近端策略约束的程度来平衡探索和利用之间的权衡，使算法更加灵活。

PPO算法是在策略梯度算法的基础上改进而来，特别是借鉴了信任区域策略优化（TRPO）的思想。TRPO通过引入信任