2023年2月13日 · PPO算法是对信赖域策略优化算法（Trust Region Policy Optimization，TRPO）的一个改进，用一个更简单有效的方法来强制策略 π θ \pi_{\theta} π θ 与 π θ ′ \pi_{\theta}^{\prime} π θ ′ 相似。

PPO是一种基于策略梯度的强化学习算法，提出的核心思想是 限制更新幅度，避免大规模的策略更新导致训练不稳定。 PPO通过使用 剪切（Clipping）和价值函数基准 的技巧，保证策略更新时的平滑性和稳定性。 剪切目标函数：PPO使用一个带有剪切项的目标函数来限制每一步策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远。

由 深度强化学习（DRL）算法 附录1 —— 贝尔曼公式，期望回报实际上就是 Q，每次 rollout 是对 Q 的一次采样，那么我们可以定义优势 A = Q - V（Advantage）。 由于现在的 Q 使用的 MC 方法表示，所以方差大，可以引入 bootstrap 的方法减小方差，如 TD，那么对 Advantage 的一次采样为： advantage = r + γv (s_ {t+1})- v (s_t) 那么通过 PG 的方法，可以使得 advantage 大的 p_\theta (a_ {t}|s_ {t}) 增大，从而改进策略。 但是注意这里 p_\theta (a_ {t}|s_ {t}) 使用的是神 …

2017年7月20日 · PPO has become the default reinforcement learning algorithm at OpenAI because of its ease of use and good performance. We’re releasing a new class of reinforcement learning algorithms, Proximal Policy Optimization (PPO), which perform comparably or better than state-of-the-art approaches while being much simpler to implement and tune.

PPO is one of the most popular DRL algorithms. It runs reasonably fast by leveraging vector (parallel) environments and naturally works well with different action spaces, therefore supporting a variety of games.

2022年8月5日 · Today we'll learn about Proximal Policy Optimization (PPO), an architecture that improves our agent's training stability by avoiding too large policy updates. To do that, we use a ratio that will indicates the difference between our current and old policy and clip this ratio from a specific range [1 - \epsilon, 1 + \epsilon] [1−ϵ,1+ϵ] .

2017年7月20日 · The new methods, which we call proximal policy optimization (PPO), have some of the benefits of trust region policy optimization (TRPO), but they are much simpler to implement, more general, and have better sample complexity (empirically).

该系列将深入理解深度强化学习算法 PPO ，灵活运用一个 PPO 算法解决几乎所有常见的决策智能应用 ，帮助一切对于深度强化学习技术有好奇心的人，轻便且高效地制作应用原型，了解和学习最强大最易用的 PPO Family 。

2024年2月21日 · 在之前的文章里介绍了 深度强化学习（drl）算法 1 —— reinforce，提出了两个缺点，其中缺点一，在后续提出的 drl 算法 ppo 解决了，今天我们就来看看大名鼎鼎的 ppo 算法。

算法上，他们结合了PPO和A3C，我们知道PPO是可以多步更新的方法，而A3C用在 on-policy 的A2C身上，用异步的并行加速采样。 当然这样的技巧可以用在PPO上。