defget_advantages_and_returns(self,values,rewards,start):# Adopted from https://github.com/CarperAI/trlx/blob/main/trlx/models/modeling_ppo.py#L134lastgaelam=0advantages_reversed=[]length=rewards.size()[-1]fortinreversed(range(start,length)):nextvalues=values[:,t+1]ift<length-1else0.0delta...
因此我们一般就使用 PPO,而不使用 TRPO 。PPO 与 TRPO 的性能差不多,但 PPO 在实现上比 TRPO 容易得多。 PPO1(近端策略优化惩罚) PPO 算法有两个主要的变种:近端策略优化惩罚(PPO-penalty)和近端策略优化裁剪(PPO-clip)。 PPO1 是近端策略优化惩罚(PPO-penalty),在 PPO 的论文里面还有一个自适应KL散度...
整体的代码如下: classPPO:''' PPO算法,采用截断方式 '''def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim,actor_lr,critic_lr,lmbda,epochs,eps,gamma,device):self.actor=PolicyNet(state_dim,hidden_dim,action_dim).to(device)self.critic=ValueNet(state_dim,hidden_dim).to(device)self.actor_opt...