PPO算法详解与应用 | 强化学习策略优化

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• 分类：强化学习
• 标签：PPO算法, 策略优化, 强化学习
• 日期：2023年11月2日

核心观点

Proximal Policy Optimization (PPO) 是一种用于强化学习的策略优化算法，通过限制策略更新的变化幅度，提升了算法的稳定性和效率。PPO主要有两个版本：PPO-penalty和PPO-clip，其中PPO-clip因其简化的优化目标而广泛应用。它通过引入重要性采样和策略截断，解决了样本利用效率低的问题。

重点段落

PPO算法的基本原理

PPO基于TRPO的优化目标进行了简化，直接对策略更新进行clip操作，限制更新幅度在一个安全范围内。其优化目标如下：

其中，${\pi }_{\theta }$为Actor的策略，$A^{{\pi }_{{\theta }_k}}$为Critic提供的优势函数估计。

重要性采样技术

PPO利用重要性采样提高样本利用效率。假设有一个提议分布$q(x)$，可以将关于目标分布$p(x)$的期望重写为：

这样可以利用之前迭代的策略产生的数据。

策略截断与稳定性

PPO通过clip操作进行策略截断，避免策略更新偏离上一个迭代回合的策略。相比TRPO复杂的KL散度估计，PPO采用固定截断，更为简便。

操作步骤

1. ✅ 策略初始化：设定初始策略参数$\theta$。
2. ⚠ 采样数据：从当前策略中采样动作和状态。
3. ❗ 计算优势：利用Critic计算优势函数$A^{{\pi }_{{\theta }_k}}(s,a)$。
4. ✅ 更新策略：根据PPO-clip优化目标更新策略参数。

常见错误

警告：在使用PPO时，需注意clip范围的设置不宜过大，否则会导致策略更新过于激进。

💡启发点

• PPO通过引入clip操作简化了复杂的数学推导，提高了算法的实用性。
• 重要性采样的应用显著提升了样本利用效率。

class PolicyNet(torch.nn.Module): 
    def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim): 
        super(PolicyNet, self).__init__() 
        self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) 
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_dim, action_dim) 

    def forward(self, x): 
        x = F.relu(self.fc1(x)) 
        return F.softmax(self.fc2(x), dim=1) 

class ValueNet(torch.nn.Module): 
    def __init__(self, state_dim, hidden_dim): 
        super(ValueNet, self).__init__() 
        self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) 
        self.fc2 = torch.nn.Linear(hidden_dim, 1) 

    def forward(self, x): 
        x = F.relu(self.fc1(x)) 
        return self.fc2(x) 

class PPO: 
    ''' 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_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), 
                                                lr=actor_lr) 
        self.critic_optimizer = torch.optim.Adam(self.critic.parameters(), 
                                                 lr=critic_lr) 
        self.gamma = gamma 
        self.lmbda = lmbda 
        self.epochs = epochs # 一条序列的数据用来训练轮数 
        self.eps = eps # PPO中截断范围的参数 
        self.device = device 

    def take_action(self, state): 
        state = torch.tensor([state], dtype=torch.float).to(self.device) 
        probs = self.actor(state) 
        action_dist = torch.distributions.Categorical(probs) 
        action = action_dist.sample() 
        return action.item() 

    def update(self, transition_dict): 
        states = torch.tensor(transition_dict['states'], 
                              dtype=torch.float).to(self.device) 
        actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( 
            self.device) 
        rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], 
                               dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) 
        next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], 
                                   dtype=torch.float).to(self.device) 
        dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], 
                             dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) 

        td_target = rewards + self.gamma * self.critic(next_states) * (1 - dones)
        
        self.actor_optimizer.step() 
        self.critic_optimizer.step()

行动清单

• 探索PPO在不同环境下的表现。
• 比较PPO与其他强化学习算法的优劣。
• 实现PPO算法并进行实验验证。

📈趋势预测

随着强化学习在各领域的应用扩展，PPO因其稳定性和高效性，将在更多复杂任务中得到应用。

后续追踪

• 研究PPO在多智能体系统中的应用。
• 探索结合深度学习技术对PPO进行改进。

原始出处：PPO算法和代码