三、PPO:近端策略优化 PPO 的动机 PPO的目标函数和改进 PPO的两种实现方式 PPO的算法流程 TRPO和PPO的对比 四、案例:走迷宫 这是一个系列教程,旨在帮助自己以及读者系统地构建RL知识框架。回目录页:序章+ 目录 一、策略梯度方法的挑战 「步长」问题 在我们前面章节介绍的各种策略梯度方法中,我们通过对策略参数进行...
PPO 的思想可以总结为限制策略更新的幅度: 在更新策略时,过大的更新可能导致新策略和旧策略差异过大,甚至破坏学习的效果。 因此,PPO通过限制新旧策略的概率比值(probability ratio)来控制策略变化幅度。 假设当前策略是 πθ,旧策略是 πold,策略的概率比定义为: ...
TRPO 把每一步策略的更新都当做是一个优化问题,算法借鉴了离策略方法中重要性采样的思想,设计了新的目标函数,即 代理目标函数: 需要注意的是,TRPO和PPO属于on-policy方法,因为他们依然是用采样的数据来更新变成,符合on-policy的定义,只不过借用了重要性采样的思想利用 所采集的数据来表示所对应的目标函数,使得每一...
PPO算法可以看作时TRPO的一阶近似,它的试用范围更广、计算效率更高、更容易实现,并且从OpenAI的经验上来看,至少效果是不比TRPO差的。PPO也成为了SOTA强化学习算法中最常用的之一。 PPO主要有两种变体:PPO-Penalty 和 PPO-Clip 。 PPO-Penalty修改了KL散度的约束方式,它不再添加硬约束,而是通过在目标函数中加入KL...
2.2 PPO算法第一种思路:记得我们在分析TRPO算法中,使用了KL散度限制了策略πθ(a|s)πθ(a|s)和策略πθold(a|s)πθold(a|s)的相似度,使得他们两个的差距不能太大,所以我们考虑直接用πθold(a|s)πθold(a|s)当作采样策略q(a|s)q(a|s),所以这就同时限制了采样策略和策略πθ(a|s)πθ(...
PPO：简单而高效 PPO 算法的核心思想是通过限制策略更新幅度来保证训练的稳定性。传统的策略梯度方法在每次更新策略时，可能会因为更新步长过大而导致策略崩溃，训练过程难以收敛。而 PPO 算法则通过引入一个“代理”目标函数，将策略更新限制在一个较小的范围内，从而避免了这个问题。具体来说，PPO 算法使用了两种方法...
易用性与解释性:PPO的实现更加直观,调整参数相对简单,使得算法在实际应用中更加简洁、高效。 TRPO vs PPO:要点对比 优化策略:TRPO通过精确的策略更新机制实现高效学习,而PPO则通过剪切操作提供了一种更为稳定、易于调整的优化路径。 代码实现:PPO因其简化特性,代码实现通常更为精简,易于理解和维护。
PPO算法，全称为Proximal Policy Optimization，继承了TRPO的策略优化理念，但引入了重要性采样比例截断技术，允许在利用当前策略数据的同时，进行类似于off-policy的数据重用，提高了算法的效率与稳定性。在PPO中，优势函数的计算方式多样，通常通过Q值和值函数差值或时序差分方法得出，用于衡量当前策略在状态下...
在强化学习领域，TRPO与PPO算法被划分为on-policy算法，这一分类基于它们的特定特性与更新策略。首要关注点在于TRPO算法，其本质上是on-policy算法，虽表面看似与off-policy算法相似，通过使用old policy的分布进行重要性采样。然而，TRPO的独特之处在于，它仅使用特定策略下采样的数据来更新当前策略，而非...
上两篇博客已经介绍了信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)与近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO),他们用到一个重要的技巧就是:重要性采样。但是都需要限制新旧策略使两者差异不能太大,TRPO通过添加新旧策略的KL约束项,而PPO是限制两者比率的变化范围,这究竟是为什么呢?