第一章：近端策略优化（PPO）算法原理详解

第一章：近端策略优化（PPO）算法原理详解

1. 背景介绍

1.1 强化学习与策略梯度方法

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 致力于让智能体在与环境的交互中学习到最优策略，从而最大化累积奖励。策略梯度方法是强化学习算法的一种重要分支，它通过直接优化策略的参数来提升策略的表现。

1.2 策略梯度方法的挑战

传统的策略梯度方法，如 Vanilla Policy Gradient (VPG) 存在一些挑战:

• 步长选择困难: 过大的步长可能导致策略更新不稳定，过小的步长则学习效率低下。
• 样本利用率低: 每次更新只利用当前策略采集的样本，效率较低。

2. 核心概念与联系

2.1 近端策略优化 (PPO)

PPO 是一种基于策略梯度的强化学习算法，它通过引入重要性采样和截断机制来解决上述挑战，并在保持样本利用率的同时保证策略更新的稳定性。

2.2 PPO 的核心思想

PPO 算法的核心思想是在更新策略时限制新旧策略之间的差异，避免策略更新过大导致性能下降。它通过以下两种方式实现:

• 重要性采样 (Importance Sampling)