强化学习作为机器学习的一个重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。策略梯度算法是强化学习中的一种重要方法，特别适用于连续动作空间的任务。其中，Proximal Policy Optimization (PPO) 是近年来备受关注的一种策略梯度算法，因其高效且稳定的性能而广受欢迎。本文将详细介绍PPO在连续动作空间任务中的优化实践。
策略梯度算法的核心思想是通过梯度上升法来最大化累积回报。其目标函数通常是期望回报的期望值： 其中， 表示由参数 决定的策略， 表示累积回报。
PPO是一种改进的策略梯度算法，旨在解决传统策略梯度算法在更新过程中容易出现的过大更新步长导致策略不稳定的问题。PPO通过引入两个裁剪（Clipping）机制来控制策略更新的幅度：
PPO通过计算新旧策略下动作概率的比值 ，并使用裁剪函数限制其更新幅度： 其中， 是优势函数， 是裁剪阈值。
为了稳定训练过程，PPO还对价值函数进行了裁剪，确保新旧价值函数之间的差异不会过大： 但在实际实现中，通常会用一个裁剪后的目标值来代替 进行优化。
在连续动作空间任务中，PPO的表现尤为出色。下面是一个简要的实现步骤：
以下是一个简化的PPO算法在PyTorch中的实现示例：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class PolicyNetwork(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(PolicyNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, action_dim)
self.action_scale = nn.Parameter(torch.zeros(action_dim))
self.action_bias = nn.Parameter(torch.zeros(action_dim))
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
mean = self.fc2(x)
return mean, self.action_scale, self.action_bias
class PPO:
def __init__(self, policy_net, value_net, clip_epsilon, gamma, learning_rate):
self.policy_net = policy_net
self.value_net = value_net
self.clip_epsilon = clip_epsilon
self.gamma = gamma
self.optimizer = optim.Adam(list(policy_net.parameters()) + list(value_net.parameters()), lr=learning_rate)
def update(self, states, actions, log_probs, returns, advantages):
# 计算新策略和旧策略下的动作概率比值
_, new_action_scale, new_action_bias = self.policy_net(states)
new_actions_dist = torch.distributions.Normal(new_action_scale, new_action_bias.exp())
ratio = torch.exp(new_actions_dist.log_prob(actions) -