RL 笔记（3）PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化_ppo rl

RL 笔记（3） PPO

基本原理

PPO是在基本的Policy Gradient基础上提出的改进型算法

Policy Gradient方法存在核心问题在于数据的bias。因为Advantage估计是不完全准确的，存在bias，那么如果Policy一次更新太远，那么下一次采样将完全偏离，导致Policy更新到完全偏离的位置，从而形成恶性循环。因此，TRPO的核心思想就是让每一次的Policy更新在一个Trust Region里，保证policy的单调提升。

Policy gradient方法是on policy的，因此本来要求每次就使用on policy的数据进行训练。但是很显然，on policy的数据训练一次就扔掉太低效了。所以TRPO及PPO说是on policy，实际上大部分情况是off policy的，只能说是near on policy。怎么做呢？就是一次采样的数据分minibatch训练神经网络迭代多次，一般我们还会重复利用一下数据，也就是sample reuse。对于PPO，最佳的sample reuse=3，即一个样本使用3次。

那么，由于训练中使用了off policy的数据（只有第一个更新是on policy，后面都是off policy），数据分布不同了，因此，我们需要使用importance sampling来调整。

期望等价写成 $\int f(x)p(x)dx$ 然后引入新的采样分布q(x)进行变换$\int f(x)\frac{p(x)}{q(x)}q(x)dx$，这时候我们发现这和最大熵模型引入隐含变量的套路有点相似，然后就可以把原来x_{p的期望改写成x}q的期望。所以最终可以得到
E x   p [ f ( x ) p ( x ) ] = E x   q [ f ( x ) p ( x ) q ( x )