强化学习PPO：Proximal Policy Optimization Algorithms解读

最新推荐文章于 2025-06-12 11:31:44 发布

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#算法 #PPO #TRPO #强化学习 #Policy Gradient

PPO算法是一类Policy Gradient强化学习方法，经典的Policy Gradient通过一个参数化决策模型 $\pi(a|s,\theta )$ 来根据状态 $s$ 确定动作，其参数更新是通过下式进行的：

$\theta_{t+1} = \theta_{t} + \alpha \partial_{\theta_{t}} J(\theta_t)$

$J(\theta_t)$ 用于衡量决策模型的优劣目标，决策模型的优化目标为寻找最优决策，使得该决策下整体价值最大。

$\text{max}_{\pi}\ J(\theta) = E_{s,a\sim \pi}[\pi(a|s,\theta)Q_{\pi}(s,a)]$

因为最优决策 $\pi$ 是未知的，一种简单思路是直接当前参数模型 $\pi_\theta$ 进行寻优。称为Vanilla Policy Gradient。

1. Vanilla Policy Gradient

Vanilla Policy Gradient定义优化目标为：

$\text{max}_{\theta }\ J(\theta) \\= E_{s,a\sim {\pi_{\theta }}}[\pi(a|s,\theta)A(s,a)]\\=\sum_\tau \sum_{t=0}^T \sum_a\pi(a|s_t,\theta)A(s_t,a)$

$\tau$ 表示一轮ep

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