基于PPO梯度优化、AC框架的强化学习——离散动作怎么用_ppo处理离散动作

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PPO算法原理简介

接着上面的讲，PG方法一个很大的缺点就是参数更新慢，因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样，这其实是中on-policy的策略，即我们想要训练的agent和与环境进行交互的agent是同一个agent；与之对应的就是off-policy的策略，即想要训练的agent和与环境进行交互的agent不是同一个agent，简单来说，就是拿别人的经验来训练自己。举个下棋的例子，如果你是通过自己下棋来不断提升自己的棋艺，那么就是on-policy的，如果是通过看别人下棋来提升自己，那么就是off-policy的：

那么为了提升我们的训练速度，让采样到的数据可以重复使用，我们可以将on-policy的方式转换为off-policy的方式。即我们的训练数据通过另一个Actor（对应的网络参数为θ'得到。这要怎么做呢？通过下面的思路：

通过这种方式，我们的p(x)和q(x)的分布不能差别太大，否则需要进行非常多次的采样，才能得到近似的结果：

如上图所示，很显然，在x服从p(x)分布时，f(x)的期望为负，此时我们从q(x)中来采样少数的x，那么我们采样到的x很有可能都分布在右半部分，此时f(x)大于0，我们很容易得到f(x)的期望为正的结论，这就会出现问题，因此需要进行大量的采样。

那么此时我们想要期望奖励最大化，则变为：

则梯度变为：

最后一项因为我们假设两个分布不能差太远，所以认为他们是相等的，为了求解方便，我们直接划掉。此时似然函数变为：

由梯度变为似然函数，使用的还是下面式子，大家可以自己手动算一下：

到这里，我们马上就要得到我们的PPO算法了，再坚持一下！

我们前面介绍了，我们希望θ和θ'不能差太远，这并不是说参数的值不能差太多，而是说，输入同样的state，网络得到的动作的概率分布不能差太远。得到动作的概率分布的相似程度，我们可以用KL散度来计算，将其加入PPO模型的似然函数中，变为：

在实际中，我们会动态改变对θ和θ'分布差异的惩罚，如果KL散度值太大，我们增加这一部分惩罚，如果小到一定值，我们就减小这一部分的惩罚，基于此，我们得到了PPO算法的过程：

PPO算法还有另一种实现方式，不将KL散度直接放入似然函数中，而是进行一定程度的裁剪：

上图中，绿色的线代表min中的第一项，即不做任何处理，蓝色的线为第二项，如果两个分布差距太大，则进行一定程度的裁剪。最后对这两项再取min，防止了θ更新太快。

Proximal Policy Optimization(PPO)算法原理及实现！ - 简书