深度强化学习 Actor-Critic演员评论家 PPO_强化学习 actor-critic算法 ppo

将策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法：Actor-Critic算法，在强化学习领域最受欢迎的A3C算法，DDPG算法，PPO算法等都是AC框架。

 

二、邻近策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）

邻近策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法解决的问题是离散动作空间和连续动作空间的强化学习问题，是on-policy的强化学习算法。

算法主要思想：策略pi接受状态s，

输出动作概率分布，在动作概率分布中采样动作，执行动作，得到回报，跳到下一个状态。在这样的步骤下，我们可以使用策略pi收集一批样本，然后使用梯度下降算法学习这些样本，但是当策略pi的参数更新后，这些样本不能继续被使用，还要重新使用策略pi与环境互动收集数据，真的非常耗时。因此采用重要性采样，使这些样本可以被重复使用。

1. 模型结构

PPO是基于Actor-Critic架构的，这个架构的优势是解决了连续动作空间的问题。

• actor网络的输入为状态，输出为动作概率（对于离散动作空间而言）或者动作概率分布参数（对于连续动作空间而言）；
• critic网络的输入为状态，输出为状态的价值。

actor网络输出的动作使优势越大越好，critic网络输出的状态价值越准确越好。

2. 产生experience的过程‍

已知一个状态s0，

• 通过 actor网络 得到所有动作的概率（图中以三个动作：a,b,c为例），
• 然后依概率采样得到动作a0，
• 然后将a0输入到环境中得到s1和r1，

状态价值v(s0)通过critic网络输出得到，这样就得到一个experience: (s0,a0,r1,v(s0,logP(a0|s0))，然后将experience放入经验池中。

以上是离散动作的情况，如果是连续动作，就输出概率分布的参数（比如高斯分布的均值和方差），然后按照概率分布去采样得到动作a0。

经验池的意义是为了更方便的计算一条轨迹上状态的累积折扣回报v(st)以及优势A(st,at)，而不是消除experience的相关性。

3. 网络更新

3.1 actor网络的更新流程

优势函数A的定义为：

因为Actor网络需要输出的动作优势尽可能地大，所以它的训练需要用以下表达式作为Loss函数：

其中

反映了新旧策略差异的程度。

对于上式等价于如下形式：

A大于0表示此时策略更好，要加大优化力度。目标函数取最大，那么就会尽量取大的r值，但如果更新力度过大，新旧策略差异就会太大，即

，那么clip操作和min操作会进行限制，防止了过度优化。

PPO算法使用多步TD，因此它需要跑完一条轨迹后，才开始计算各个状态的累积回报和动作的优势。具体而言，状态价值是通过critic网络输出得到的，动作优势是通过先计算

，然后用

作为折扣因子去计算动作优势，公式如下：

‍

3.2 Critic网络的更新流程

Actor网络更新后，接着拿从经验池buffer中采出的数据进行Critic网络的更新（数据已经计算了状态价值，折扣回报Gt的计算是基于多步TD的方法，从那个状态开始，用每一步环境返回的奖励R与折扣因子相乘后累加，即：

其中

为网络的估计值，更新方式为：计算好的折扣回报与Critic网络预测当前状态价值做差，用MSEloss作为Loss函数，对神经网络进行训练。

算法流程如下：

参考链接：强化学习PPO算法介绍PPO算法解决的问题是离散动作空间和连续动作空间的强化学习问题，是on-policy的强化学习算法。https://mp.weixin.qq.com/s/pG9UzN1NjfBy4ZvgnNVRwQ

第十二章 深度强化学习-Actor-Critic演员评论家第十二章 Actor-Critic演员评论家我们在上一章中介绍了策略梯度(Policy Gradient)方https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1OTkwNzk4NQ==&mid=2247485611&idx=1&sn=5bf388ead8a1edc0051665d7b6f7825b&chksm=fc115d55cb66d4434d701ce86138e0345dffb909657abdad1e8f0da3eb700bccc1a4b86c52b4&scene=21#wechat_redirect