进阶篇---PPO代码逐行分析_ppo算法代码

进阶篇—PPO代码逐行分析

一、TRPO、PPO、DPPO

PG （Policy gradient）
最常用的策略梯度估计其表达形式如下

TRPO（Trust Region Policy Optimization）
这是一种具有单调递增性质的PG算法，构造了一个带有约束的目标函数

使用一个惩罚项来替代TRPO的约束项，从而把约束优化问题转换为无约束优化问题

PPO（Proximal Policy Optimization）
PPO有两种版本，一是使用Clipped Surrogate Objective


另一种是Adaptive KL Penalty Coefficient

值得注意的是这里的超参数初始值并不重要，因为其会很快的自适应调整。
DPPO（Distributed Proximal Policy Optimization）
DPPO是一种同步并行PPO算法。DPPO把网络参数存在到一个服务器上，并且会在每一个gradient step后同步地更新workers的参数。

二、算法流程

首先是一个类似AC中的多任务损失函数

$S$为交叉熵损失，用来提高策略探索能力， $L_t^{VF}$为$(V_{\theta }(s_t)-V_t^{targ}{)}^2$
A3C在每一次迭代中，都要采集T个samples(T远远小于回合长度)，计算T个n-step return，然后使用这T个数据更新评价网络：

PPO也使用了相同的思路，但是使用GAE实现

最后，整个算法流程如下

三、代码

逐行分析写在注释上了，有需要的自取我的GitHub。