这种设计使得PPO在训练过程中高效且稳定,是目前强化学习中的常用算法之一。 [Python]PPO算法的代码实现 以下是使用PyTorch实现 PPO(Proximal Policy Optimization)算法的完整代码 项目代码我已经放入GitCode里面,可以通过下面链接跳转:🔥【强化学习】---PPO算法后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里...
3. 策略更新:在训练过程中,PPO 算法会不断调整 \(\theta\) 的值(也就是更新神经网络的权重),让机器人在特定状态下更有可能做出获得奖励更高的动作。因此, \(\theta\) 的值会随着训练迭代而改变,以便让机器人更有效地完成任务。 公式定义:定义了强化学习中的一个目标:找到一个策略参数 θ,使得期望的累积回...
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。 论文原题: Proximal Policy Optimization Algorithms John Schulman, Filip Wolski...
2.2 计算优势函数(Advantage Function): PPO引入优势函数At=Q(st,at)−V(st),表示动作的优劣程度。 Q(st,at)是状态动作值函数,表示在状态st执行动作at所得到的期望回报。 V(st)是状态值函数,表示在状态st下执行策略能获得的期望总回报。 2.3 策略更新(Clip损失函数): PPO的关键在于限制策略更新幅度,引入截...
近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)是一种强化学习算法,旨在平衡学习效率与稳定性。它由OpenAI提出,广泛应用于各种任务,尤其是在连续动作空间的控制问题中。【基本思想】 PPO的核心思想是通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。具体而言,PPO通过一个“信赖区域”来控制策略的更新,避免过大的策略变化,...
PPO的训练流程是基于旧策略生成一个episode,然后利用这个episode计算目标函数中的值,更新策略参数。伪代码中一般使用同一个模型。具体步骤如下: 收集轨迹:通过运行旧策略在环境中收集一系列轨迹。 计算奖励:根据每个轨迹计算对应的奖励。 计算优势估计:利用当前的价值函数计算优势估计。 更新策略参数:通过梯度下降算法更新...
二、PPO算法简介 三、详细资料 四、Python代码实战 4.1 运行前配置 4.2 主要代码 4.3 运行结果展示 4.4 关于可视化的设置 一、倒立摆问题介绍 Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。 二、PPO算法简介
1.PPO算法的介绍 1.1.PG算法 如果要分类的话,根据学习方法的不同,可以将强化学习分为Value-based方法、Policy-based方法,以及基于AC框架的Actor-Critic方法。下面做一个简单的介绍。 Value-based方法:典型代表为---Q-learning、Sarsa与DQN,之所以叫“Value-based”方法,是因为在这种类型的方法中,我们的所有决策都...
PPO 算法的通俗理解 PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种强化学习算法,它在保证训练稳定性的同时,能够高效地优化智能体(Agent)的策略(Policy)。让我们通过一个例子来看看 PPO 是如何工作的吧。 假设你正在训练一个机器人打高尔夫球。机器人(Agent)通过不断尝试不同的挥杆方式(Action),比如挥杆角度、力度等,...