四、PPO(Proximal Policy Optimization, 近端策略优化算法):核心思想与公式推导 PPO 算法是 John Schulman 等人在 2017 年论文 Proximal Policy Optimization Algorithms 中提出的。它可以被看作TRPO 的一种近似实现,用简单的一阶方法(SGD / Adam 等)就能实现与 TRPO 同级别的训练稳定性与性能,同时更加通用易落地。
信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization,TRPO) 在策略更新时加入约束,限制新旧策略之间的差异,提高了更新稳定性,但实现比较复杂,需要解约束优化问题 PPO的核心贡献:简化了TRPO,提出了截断的代理目标函数和自适应KL散度惩罚,控制策略更新的幅度,提高训练的稳定性和数据利用率。 实现简单性:PPO无需复杂的二阶优...
近端策略优化(proximal policy optimization,PPO):避免在使用重要性采样时由于在 $\theta$ 下的 $p{\theta}\left(a{t} | s{t}\right)$ 与在 $\theta '$ 下的 $p{\theta'}\left(a{t} | s{t}\right)$ 相差太多,导致重要性采样结果偏差较大而采取的算法。具体来说就是在训练的过程中增加一个限...
在介绍近端策略优化(proximal policy optimization,PPO) 之前,我们先回顾同策略和异策略这两种训练方法的区别。在强化学习里面,要学习的是一个智能体。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体是相同的,我们称之为同策略。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体不是相同的,我们称之为异策略。
PPO（Proximal Policy Optimization） 算法是一种在强化学习领域中广泛应用的策略优化算法。PPO 算法的核心思想是在策略梯度算法的基础上进行改进，以提高算法的稳定性和性能。它通过限制策略更新的幅度，来避免过大的策略变化导致训练不稳定。具体来说，PPO 算法采用了两种常见的变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。PPO-...
PPO思想还是很简单的,主要是针对Important-Sampling产生的不稳定性进行了CLIP操作和罚函数法,相比TRPO方法更简单容易实现,有了策略梯度的定义,可以结合其他Actor-Critic进行联合使用更新,并且PPO将策略梯度缺陷的on-policy变为了off-policy,更大可能的利用了采样样本,效率和速度都有了一定的提升。 本站仅提供存储服务,所...
近端策略优化(proximal policy optimization,PPO):避免在使用重要性采样时由于在θθ下的pθ(at∣st)pθ(at∣st)与在θ′θ′下的pθ′(at∣st)pθ′(at∣st)相差太多,导致重要性采样结果偏差较大而采取的算法。具体来说就是在训练的过程中增加一个限制,这个限制对应θθ和θ′θ...
基于近端策略优化的Proximal Policy Optimization(PPO)的无人机姿态控制系统的研究详细版订阅本博 1.问题描述: PPO算法是由OpenAI提出的,该算法是一种全新的策略梯度(Policy Gradient)算法,但是传统的策略梯度算法受到步长影响较大,而且很难选择出最优的步长参数,如果训练过程中,新策略和旧策略之间的差异过大将影...
这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., and Klimov, O.Proximal policy optimization algorithms. Advances in Neural Information Processing Systems, 2017.的阅读笔记,用来介绍PPO优化方法及其一些公式的推导。文中给出了三种优化方法,其中第三种是第一种的拓展,这两种使用广泛,第二...
在2017年的《Proximal Policy Optimization Algorithms》中，PPO被分为两种变体：PPO-惩罚（PPO1）和PPO-截断（PPO2）。PPO1通过引入自适应KL散度来优化目标函数，使得更新过程能够动态调整惩罚项，从而更精准地平衡新旧策略间的差异。具体操作包括在每个epoch优化后计算KL散度前的系数，用于指导下一次迭代。P...