目录
1.引言
2.PPO算法的背景
3.PPO算法的核心思想
4.PPO算法的实现步骤
4.1 PPO代码实现
4.2 代码说明
5.为什么PPO效果如此出色？
5.1 PPO的优势函数与GAE
5.2 PPO的变体：PPO-Clip和PPO-KL
6.PPO算法的应用场景
7.总结
1.引言
在强化学习领域，PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种广泛使用且表现优异的算法。它由OpenAI提出，旨在解决策略优化中不稳定和样本效率低的问题。与传统策略梯度方法相比，PPO稳定性更强，且在诸多任务上表现优异。
2.PPO算法的背景
强化学习中的策略优化方法大体可以分为两类：基于值的算法（如DQN）和基于策略的算法（如策略梯度方法）。策略梯度方法直接优化策略函数，使智能体能够在复杂、高维的环境中获得良好的决策能力。然而，直接优化策略可能会导致策略更新过大，导致学习过程不稳定或样本效率低下。
为了解决这个问题，出现了TRPO（Trust Region Policy Optimization）算法，它通过限制策略更新的范围，避免过度更新。然而，TRPO的优化过程复杂且计算开销较大。PPO在此基础上进行改进，通过引入“剪切”（Clipping）等技术简化了优化过程，大幅度提升了算法的稳定性和样本效率。
3.PPO算法的核心思想
PPO的核心思想是限制策略更新的范围，使其不会偏离旧策略太远。PPO主要通过两种方法来实现策略的限制更新：剪切法（Clipping）和KL散度惩罚法（KL Penalty）。其中，剪切法是PPO最常用的实现方式。
具体来说，PPO的优化目标函数为：
这里的符号解释如下：
：策略更新比率，表示新策略和旧策略之间的差异。
：优势函数，用于衡量当前动作在当前状态下的好坏。
：控制策略更新的幅度，一般为一个小值，如0.2。
目标函数的工作原理是：限制策略更新的范围，如果策略的更新比率超过了预设的范围（即大于1+ϵ或小于1−ϵ），则该更新将被裁剪，以防止策略发生剧烈变化。
4.PPO算法的实现步骤
采样数据：使用当前策略
与环境交互，采集若干个轨迹，得到状态、动作、奖励和优势函数。
计算优势函数：通常使用时序差分（Temporal Difference）方法或广义优势估计（GAE）来计算优势函数
计算更新比率：根据旧策略和当前策略，计算比率
。
更新策略参数：最小化剪切目标函数中的期望值，使策略尽可能接近“最佳策略”，并确保策略更新不会超出限定范围。
重复采样和更新：不断重复采样和策略更新，直到收敛或达到设定的迭代次数。
4.1 PPO代码实现
这里是PPO的简单实现，包括策略更新和优势估计部分。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np# Hyperparameters
learning_rate = 3e-4
gamma = 0.99 # Discount factor
lmbda = 0.95 # GAE lambda
eps_clip = 0.2 # PPO clip parameter
K_epoch = 3 # PPO update epochs
T_horizon = 20 # Rollout length# Policy Network
class ActorCritic(nn.Module):def __init__(self, state_dim, action_dim):super(ActorCritic, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 256)self.fc_pi = nn.Linear(256, action_dim) # Actor outputself.fc_v = nn.Linear(256, 1) # Critic outputdef forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))pi = torch.softmax(self.fc_pi(x), dim=0)v = self.fc_v(x)return pi, vdef act(self, state):pi, _ = self.forward(state)action = torch.multinomial(pi, 1).item()return action# PPO Algorithm
class PPO:def __init__(self, state_dim, action_dim):self.model = ActorCritic(state_dim, action_dim)self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=learning_rate)def compute_advantage(self, rewards, values):deltas = [r + gamma * v_next - v for r, v_next, v in zip(rewards, values[1:], values[:-1])]advantages = []advantage = 0.0for delta in reversed(deltas):advantage = delta + gamma * lmbda * advantageadvantages.insert(0, advantage)return advantagesdef update(self, rollout):states, actions, rewards, old_log_probs, values = rolloutadvantages = self.compute_advantage(rewards, values)for _ in range(K_epoch):pi, v = self.model(states)log_probs = torch.log(pi.gather(1, actions))ratios = torch.exp(log_probs - old_log_probs)surr1 = ratios * advantagessurr2 = torch.clamp(ratios, 1 - eps_clip, 1 + eps_clip) * advantagesactor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()critic_loss = nn.functional.mse_loss(v, rewards)loss = actor_loss + 0.5 * critic_lossself.optimizer.zero_grad()loss.backward()self.optimizer.step()
4.2 代码说明
-
策略网络（Policy Network）：
ActorCritic类包含策略网络（fc_pi）和价值网络（fc_v），可以同时输出动作概率和状态值。 -
PPO更新过程：
- 通过
compute_advantage函数计算广义优势估计（GAE）。 update函数使用剪切目标函数进行策略更新，其中surr1和surr2表示未剪切和剪切后的损失值，取其最小值来控制策略更新幅度。
- 通过
-
运行与优化：在
K_epoch次循环中重复更新，以使策略能够最大化累积奖励。
5.为什么PPO效果如此出色？
更新限制：PPO通过限制策略的更新幅度，避免了过度更新带来的不稳定性问题。这种限制让PPO的训练更加平滑，学习过程更加稳定。
简单高效：相比TRPO，PPO不需要进行复杂的约束优化，而是通过简单的剪切操作实现约束，从而降低了计算复杂度和资源消耗。
广泛适用：PPO适用于离散和连续动作空间，并在不同类型的任务上取得了良好效果，如机器人控制、视频游戏等。
5.1 PPO的优势函数与GAE
PPO通常使用广义优势估计（Generalized Advantage Estimation, GAE）来计算优势函数。GAE是一种平衡偏差与方差的估计方法，通过衰减参数来控制估计的偏差和方差。GAE的优势在于可以更稳定地估计动作的优势值，使得策略更新的效果更好。
5.2 PPO的变体：PPO-Clip和PPO-KL
-
PPO-Clip：即经典的剪切法，通过将更新比率限制在
的范围内，确保策略更新不超过预设范围。
-
PPO-KL：通过在损失函数中加入KL散度惩罚项来控制更新幅度。在这种方法中，如果新旧策略之间的KL散度过大，则增加惩罚项，使得更新更加保守。尽管PPO-KL在一些应用中表现良好，但大多数场景下PPO-Clip更常用。
6.PPO算法的应用场景
PPO算法已成功应用于多个实际场景，包括但不限于以下几个领域：
游戏AI：PPO在复杂的游戏环境中表现出色，如《Dota 2》和《Atari》游戏。其稳定性和高效性使其成为游戏AI训练中的重要选择。
机器人控制：在机器人操作中，PPO被广泛用于控制机器人的手臂、腿等部位。它的高样本效率使机器人能够在模拟环境中快速学习，减少了真实环境的训练成本。
自动驾驶：PPO被用于训练自动驾驶中的决策模块。通过学习不同的驾驶场景，PPO可以帮助自动驾驶车辆更好地应对复杂路况。
7.总结
PPO是一种简单且有效的策略优化算法，通过限制策略更新的范围，实现了稳定和高效的策略优化。它不仅在计算上更简单，还在多个复杂任务中取得了优异的表现。随着强化学习的不断发展，PPO已成为解决复杂决策问题的一项强大工具，未来可能会被应用到更多实际场景中。