同时因为GAE中需要减去Vt,所以这里需要再加上Vt 所以:returns = values + advantages 这里考虑了n步的折扣奖励值加和 不再是单步的value值 2. PPO算法理论转载:从策略梯度到PPO 策略梯度的思想是最大化整体奖励值,所以使用的是梯度上升的思想Proximal Policy Optimization(近端策略优化)(PPO)原理详解策略梯度的思想...
在PPO(Proximal Policy Optimization)算法中,GAE(Generalized Advantage Estimation)是一种计算优势函数(advantage function)的方法,其目的是减少方差同时保持一定的偏差,从而更有效地进行策略梯度估计。GAE的核心思想是在单步TD误差(δt)和多步TD误差之间做权衡,通过引入一个参数λ来实现。 A_t^{GAE(γ,λ)}=∑_{l...
PPO+GAE——PPO 是对 TRPO 的简化版,本身就具有调参简单、鲁棒性强特点。而 GAE 指 Generalized Advantage Estimation,会根据经验轨迹生成优势函数的估计值,而后让 Critic 拟合该值,达到利用少量 trajectory 描述当前策略的目标,经验发现 GAE 虽可与多种 RL 算法结合,但与 PPO 结合效果最佳,训练最稳定、调参最简单。
GAE中λ越接近0，受当前优势函数影响越大；反之，受之后的整个序列影响越大。参考：XuanAxuan：【深度...
样本产生阶段会使用GAE算法去估计优势值（GAE算法是一种估计优势值advantage的方法）并顺便计算累积reward...
GAE算法是多步优势估计的关键，它相较于单步更新的A2C，能够考虑更远期的奖励。GAE通过引入λ参数平衡单步TD误差和多步TD误差，减少方差，提升学习稳定性。其目标是找到最优策略，最大化未来奖励，公式表示为：[公式]当λ为0，GAE退化为普通优势函数；λ为1则采用“蒙特卡洛”方法。在实际强化学习中，...
PPO+GAE 离散动作空间代码实现 PPO是目前非常流行的增强学习算法,OpenAI把PPO作为目前的baseline算法,也就是说,OpenAI在做尝试的时候,首选PPO。可想而知,PPO可能不是目前最强的,但可能是目前来说适用性最广的一种算法。 PPO是基于AC架构的,也就是说,PPO也有两个网络,分别是Actor和Critic,这是因为AC架构有一个...
PPO，全称Proximal Policy Optimization，是一种强化学习算法，通过改进策略梯度方法来解决A2C中的策略更新问题。相比于单步更新，PPO考虑了多步奖励和未来的状态值，采用GAE（Generalized Advantage Estimation）算法来估计优势，以减小方差并提高稳定性。GAE通过权衡参数λ平衡单步和多步TD误差，目标是寻找最优...
reward_sum+=rewardreturnreward_sum#优势函数defget_advantage(deltas):#算法来源:GAE,广义优势估计方法。便于计算从后往前累积优势advantages =[] s=0fordeltaindeltas[::-1]: s= 0.98 * 0.95 * s +delta advantages.append(s) advantages.reverse()returnadvantagesprint(get_advantage([0.8, 0.9, 0.99, ...
PPO的优化目标通过一阶方法近似求解，可以采用基于KL散度惩罚项或基于裁剪的方式。前者动态调整惩罚权重，后者则是通过限制loss范围来控制策略偏离。算法的核心步骤包括数据收集、优势函数计算和网络更新。GAE作为一种改进的优势函数估计方法，能平衡估计的方差和偏差，使PPO的性能更稳定。一个Python实现的GAE...