（10-6）强化推荐学习：PPO策略优化算法_ppo调优是啥

10.6  PPO策略优化算法

Proximal Policy Optimization (PPO)是一种策略优化算法，将深度学习和强化学习进行了结合。PPO使用深度神经网络来近似策略函数，并通过多次迭代更新策略参数来提高性能。PPO 算法通过优化策略的目标函数来实现策略的改进。

10.6.1  PPO策略优化算法介绍

PPO的核心思想是通过近端策略优化来更新策略，同时保持更新幅度的控制，以避免策略更新过大导致不稳定的问题。具体来说，PPO引入了两个重要的概念：概率比率和剪切范围，具体说明如下：

1. 概率比率（Ratio）：概率比率表示新策略相对于旧策略的改进程度。在PPO中，概率比率定义为新策略下采取某个动作的概率与旧策略下采取同样动作的概率之比。
2. 剪切范围（Clipping）：剪切范围用于限制策略更新的幅度。在PPO中，通过引入一个剪切函数，将概率比率限制在一个预定义的范围内，从而保证策略更新的稳定性。

PPO算法的主要实现步骤如下：

（1）收集数据：通过与环境交互收集一批经验数据，包括状态、动作和对应的回报。

（2）计算优势估计：使用价值函数估计每个状态动作对的优势值，表示相对于平均水平的优势程度。

（3）计算概率比率：根据收集的数据计算新旧策略之间的概率比率，衡量新策略相对于旧策略的改进。

（4）计算剪切函数：通过剪切函数将概率比率限制在一个预定义的范围内，以控制策略更新的幅度。

（5）计算策略损失函数：使用概率比率和剪切函数来构建策略损失函数，用于优化策略网络。

（6）更新策略：使用优化算法（如随机梯度下降）来最小化策略损失函数，更新策略网络的参数。

PPO算法的优点在于其相对简单的实现和良好的收敛性质。通过引入概率比率和剪切范围，PPO能够在一定程度上平衡探索和利用，并且能够在实践中表现出较好的性能。

10.6.2  使用PPO策略优化算法实现推荐系统

请看下面的实例，实现了一个简单的基于PPO算法的推荐系统训练过程，包括策略网络的建立、动作选择和训练循环。大家可以根据自己项目的需要进一步扩展和优化该算法，以适应更复杂的推荐系统任务。

源码路径：daima/10/ppo.py

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
 
# 定义PPO策略优化算法
class PPO:
    def __init__(self):
        self.policy_network = self.build_policy_network()
 
    def build_policy_network(self):
        inputs = layers.Input(shape=(1,))
        x = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
        x = layers.Dense(64, activation='relu')(x)
        outputs = layers.Dense(2, activation='softmax')(x)
        model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
        return model
 
    def get_action(self, state):
        state = np.expand_dims(state, axis=0)
        probs = self.policy_network.predict(state)[0]
        action = np.random.choice([0, 1], p=probs)
        return action
 
    def train_recommendation_system(self, num_episodes, num_steps):
        for episode in range(num_episodes):
            for step in range(num_steps):
                state = np.random.choice([0, 1])
                action = self.get_action(state)
                print("State:", state, "Action:", action)
 
# 创建PPO实例并训练推荐系统
ppo = PPO()
ppo.train_recommendation_system(num_episodes=3, num_steps=5)

对上述代码的具体说明如下：

1. 首先引入了必要的库，包括NumPy和TensorFlow。然后定义了一个名为PPO的类，代表PPO策略优化算法。
2. 在类PPO中的初始化方法中，创建了一个策略网络（policy_network）通过调用build_policy_network函数。这个策略网络是一个简单的前馈神经网络，包含两个隐藏层，每个隐藏层有64个神经元，激活函数为ReLU。输出层是一个包含两个节点的softmax层，表示采取两种不同的动作的概率。
3. 函数get_action()用于根据当前状态（state）选择一个动作（action）。它首先将状态展开成一个数组，并通过策略网络预测动作的概率分布（probs）。然后使用np.random.choice函数根据概率分布随机选择一个动作。
4. 函数train_recommendation_system()用于训练推荐系统。它包含两个嵌套的循环，外层循环控制训练的总轮数（num_episodes），内层循环控制每轮训练的步数（num_steps）。在每个步骤中，随机选择一个状态（state），然后调用get_action函数获取对应的动作（action），并将状态和动作打印输出。
5. 最后，创建了一个PPO实例（ppo），并调用函数train_recommendation_system()进行训练。训练过程将执行3轮训练，每轮训练包含5个步骤。

执行后会输出每个步骤的状态和对应的动作：

1/1 [==============================] - 0s 268ms/step
State: 0 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 46ms/step
State: 0 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 51ms/step
State: 0 Action: 1
1/1 [==============================] - 0s 53ms/step
State: 1 Action: 1
1/1 [==============================] - 0s 47ms/step
State: 1 Action: 1
1/1 [==============================] - 0s 53ms/step
State: 0 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 49ms/step
State: 0 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 44ms/step
State: 1 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 52ms/step
State: 1 Action: 1
1/1 [==============================] - 0s 47ms/step
State: 1 Action: 1
1/1 [==============================] - 0s 68ms/step
State: 1 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 44ms/step
State: 1 Action: 1
1/1 [==============================] - 0s 51ms/step
State: 0 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 45ms/step
State: 0 Action: 0
1/1 [==============================] - 0s 49ms/step
State: 1 Action: 0

State表示当前步骤的状态，可以是0或1。Action表示根据策略网络选择的动作，可以是0或1。输出的内容会根据训练的轮数（num_episodes）和每轮训练的步数（num_steps）进行迭代，每个步骤都会有相应的状态和动作输出。注意，每次运行代码，输出的具体内容可能会有所不同，因为动作的选择是基于概率分布进行的随机抽样。

未完待续