什么是 近端策略優化算法PPO

近端策略優化算法（Proximal Policy Optimization，PPO）是OpenAI公司于2017年開發的一系列無模型強化學習算法，用于優化策略網絡以最大化累計獎勵。以下是具體介紹及示例：

算法原理

• 策略梯度：PPO基于策略梯度算法，通過估計策略網絡的梯度來更新策略，使得智能體在環境中采取的行動能夠最大化累計獎勵。策略梯度算法的核心思想是根據當前策略在環境中采樣得到的軌跡，計算出能夠使獎勵增加的策略更新方向。
• 重要性采樣：為了在不重新收集數據的情況下利用舊策略收集的數據來更新當前策略，PPO采用了重要性采樣技術。它通過計算新舊策略下動作的概率比值，來對舊數據的獎勵進行加權，使得這些數據能夠在新策略的更新中發揮作用。
• 近端優化：PPO算法引入了近端策略優化的思想，限制每次策略更新的幅度，以確保策略的更新不會過于劇烈，從而保證訓練的穩定性和收斂性。具體來說，它通過在目標函數中添加一個與新舊策略之間的**KL散度相關的項，**來約束策略的