首页 > 编程语言 >详解ppo算法

详解ppo算法

时间：2025-01-18 12:30:32浏览次数：3  
标签：rt 策略 ppo 模型 PPO 算法 详解 theta 优化

详解ppo算法

GPT-4o

Poe

PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是深度强化学习中一种高效、稳定的策略优化算法，由 OpenAI 于 2017 年提出。PPO 在策略梯度方法上进行了改进，结合了策略优化和信任域约束，使得训练更加稳定且易于实现。以下是对 PPO 算法的详细解读，包括背景知识、核心思想、公式推导以及算法实现。

背景知识

在强化学习中，策略梯度方法（Policy Gradient）直接优化策略 πθ(a∣s)\pi_\theta(a|s)πθ​(a∣s) 的参数 θ\thetaθ，通过最大化目标函数 J(θ)J(\theta)J(θ)，解决连续动作空间或高维动作空间的问题。

经典策略梯度方法如 REINFORCE 或 Actor-Critic 方法，存在以下问题：

  1. 训练不稳定：更新步长过大会导致策略崩溃，步长过小则优化效率低。
  2. 策略约束的难度：TRPO（Trust Region Policy Optimization）通过增加信任区域约束解决步长问题，但实现复杂，涉及二阶导数近似。

PPO 是对 TRPO 的改进，提出了两种近似策略更新的方法：

  • 剪切概率比（Clipped Probability Ratios）。
  • KL散度惩罚（KL Penalty）。

核心思想

PPO 的目标是在优化策略时，限制新旧策略之间的差异（用概率比 rt(θ)r_t(\theta)rt​(θ) 表示），从而控制训练稳定性和更新范围。

1. 策略目标函数

PPO 的核心在于优化下列目标函数：

LCLIP(θ)=Et[min⁡(rt(θ)A^t,clip(rt(θ),1−ϵ,1+ϵ)A^t)]L^{CLIP}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \min \left( r_t(\theta) \hat{A}_t, \text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon) \hat{A}_t \right) \right]LCLIP(θ)=Et​[min(rt​(θ)A^t​,clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ)A^t​)]

其中：

  • rt(θ)=πθ(at∣st)πθold(at∣st)r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(a_t|s_t)}rt​(θ)=πθold​​(at​∣st​)πθ​(at​∣st​)​ 是新旧策略的概率比。
  • A^t\hat{A}_tA^t​ 是优势函数（Advantage Function），衡量当前动作相对于平均策略的优越性。
  • ϵ\epsilonϵ 是剪切阈值，通常取 0.10.10.1 或 0.20.20.2。
  • clip(rt(θ),1−ϵ,1+ϵ)\text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon)clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ) 用于限制 rt(θ)r_t(\theta)rt​(θ) 的范围。

目标是对新策略进行优化，同时控制策略与旧策略的差异，避免过大的策略更新。

2. 优势函数 A^t\hat{A}_tA^t​

优势函数常用 广义优势估计（GAE, Generalized Advantage Estimation） 来计算：

A^t=δt+(γλ)δt+1+(γλ)2δt+2+…\hat{A}_t = \delta_t + (\gamma \lambda) \delta_{t+1} + (\gamma \lambda)^2 \delta_{t+2} + \dotsA^t​=δt​+(γλ)δt+1​+(γλ)2δt+2​+…

其中：

  • δt=rt+γV(st+1)−V(st)\delta_t = r_t + \gamma V(s_{t+1}) - V(s_t)δt​=rt​+γV(st+1​)−V(st​)，为时间差分（TD）误差。
  • γ\gammaγ 是折扣因子，λ\lambdaλ 是 GAE 参数，控制偏差与方差的权衡。

3. 策略更新与目标约束

PPO 的关键是限制策略更新的幅度。与 TRPO 的复杂约束不同，PPO 采用以下两种方式：

  1. Clipped Objective（剪切目标）：

    • 使用 clip(rt(θ),1−ϵ,1+ϵ)\text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon)clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ) 来限制概率比的范围。
    • 避免 rt(θ)r_t(\theta)rt​(θ) 过大或过小导致训练不稳定。

  2. KL Penalty（KL 惩罚）：

    • 在目标函数中加入 KL 散度惩罚项：

      LKL(θ)=Et[rt(θ)A^t−β⋅DKL(πθ∣∣πθold)]L^{KL}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ r_t(\theta) \hat{A}_t - \beta \cdot D_{KL}(\pi_\theta || \pi_{\theta_{\text{old}}}) \right]LKL(θ)=Et​[rt​(θ)A^t​−β⋅DKL​(πθ​∣∣πθold​​)]

    • 其中 β\betaβ 是权重系数，控制策略更新的幅度。

通常，PPO 更倾向于使用剪切目标（Clipped Objective），因为实现简单且效果显著。

PPO 算法流程

以下是 PPO 的核心算法流程：

1. 初始化

  • 初始化策略网络 πθ(a∣s)\pi_\theta(a|s)πθ​(a∣s) 和价值网络 Vϕ(s)V_\phi(s)Vϕ​(s) 的参数 θ\thetaθ 和 ϕ\phiϕ。
  • 设置超参数：折扣因子 γ\gammaγ、GAE 参数 λ\lambdaλ、剪切阈值 ϵ\epsilonϵ、学习率等。

2. 收集样本

  • 使用当前策略 πθ\pi_\thetaπθ​ 与环境交互，收集 TTT 步数据：(st,at,rt,st+1)(s_t, a_t, r_t, s_{t+1})(st​,at​,rt​,st+1​)。
  • 计算奖励的累计回报 RtR_tRt​ 和优势函数 A^t\hat{A}_tA^t​。

3. 更新策略

  • 计算概率比 rt(θ)r_t(\theta)rt​(θ)。
  • 优化剪切目标函数 LCLIP(θ)L^{CLIP}(\theta)LCLIP(θ)，更新策略参数 θ\thetaθ：

    θ←arg⁡max⁡θLCLIP(θ)\theta \gets \arg\max_\theta L^{CLIP}(\theta)θ←argθmax​LCLIP(θ)

4. 更新价值网络

  • 最小化值函数的均方误差（MSE）：

    LVF(ϕ)=1T∑t(Vϕ(st)−Rt)2L^{VF}(\phi) = \frac{1}{T} \sum_t \left( V_\phi(s_t) - R_t \right)^2LVF(ϕ)=T1​t∑​(Vϕ​(st​)−Rt​)2

5. 重复

  • 重复步骤 2-4，直到达到训练结束条件。

PPO 的优点

  1. 稳定性：通过剪切或 KL 惩罚，限制了策略更新幅度，避免策略崩溃。
  2. 简单性：相比 TRPO，PPO 无需复杂的二阶导数计算，易于实现。
  3. 高效性：在许多任务上，PPO 具有较快的收敛速度和优越的性能。

伪代码

以下是 PPO 算法的伪代码：

sql_more

复制

Initialize policy parameters θ and value function parameters φ
for iteration = 1, 2, ... do
    Collect trajectories using current policy πθ
    Compute rewards-to-go R_t and advantage estimates Â_t
    for epoch = 1, 2, ... do
        Compute probability ratios r_t(θ) = πθ(a_t|s_t) / πθ_old(a_t|s_t)
        Compute clipped objective:
            L^CLIP(θ) = E[min(r_t(θ) Â_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε) Â_t)]
        Update θ by maximizing L^CLIP(θ) via gradient ascent
        Update value function φ by minimizing:
            L^VF(φ) = MSE(Vφ(s_t), R_t)
    end for
end for

超参数选择

  • ϵ\epsilonϵ：剪切阈值，通常为 0.10.10.1 或 0.20.20.2。
  • λ\lambdaλ：GAE 参数，通常为 0.950.950.95。
  • γ\gammaγ：折扣因子，常取 0.990.990.99。
  • 学习率：策略网络和价值网络的学习率需单独调整。

总结

PPO 是一种高效、稳定的策略优化算法，通过限制策略更新的幅度，克服了传统策略梯度方法的不稳定性。其简单的实现和优越的性能，使其成为深度强化学习领域的主流算法之一，被广泛应用于游戏AI（如OpenAI Five）和机器人控制等任务。

ChatGPT-4o-Latest

Poe

什么是无模型强化学习？

在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，算法可以根据是否利用环境的动态模型（即状态转移函数和奖励函数）来分为两大类：

  1. 基于模型的强化学习（Model-Based RL）：

    • 定义：基于模型的方法假设或直接学习环境的动态模型，即状态转移函数（P(s'|s, a)）和奖励函数（R(s, a)）。这些方法可以利用所学的模型来进行规划（planning），如通过模拟未来状态来改进策略。
    • 特点：
      • 样本效率高，因为可以通过模型模拟生成额外的数据。
      • 需要对环境动态模型进行假设或学习，可能面临模型不准确的问题。
    • 典型算法：
      • Dyna-Q
      • Model Predictive Control (MPC)
      • MuZero（结合了模型学习和无模型策略优化）

  2. 无模型强化学习（Model-Free RL）：

    • 定义：无模型方法不构建或使用环境的动态模型，而是直接通过与环境交互学习策略（Policy）或状态值函数（Value Function）。
    • 特点：
      • 不需要对环境动态模型进行假设，适用于未知或复杂的环境。
      • 样本效率通常较低，因为只能从真实交互中学习。
    • 典型算法：
      • 基于策略的方法（Policy-Based）：如 REINFORCE、PPO、TRPO 等。
      • 基于值的方法（Value-Based）：如 Q-Learning、DQN。
      • 混合方法（Actor-Critic）：如 A3C、SAC。

PPO 是无模型的方法吗？

是的，PPO（Proximal Policy Optimization）是一种无模型强化学习方法，因为它不需要环境的状态转移模型，也不尝试去学习或预测状态转移函数或奖励函数。PPO 直接通过与环境交互，使用策略梯度的方法更新策略模型，以最大化累积奖励。

具体来说：
  • PPO 属于 基于策略（Policy-Based）的方法，优化的是策略函数 πθ(a|s)，输出给定状态下的动作分布。
  • 它通过裁剪的策略更新（clipped surrogate objective）来保证策略优化的稳定性。
  • PPO 不需要知道环境的状态转移规律（P(s'|s, a)），而是通过试验与环境交互来学习如何选择动作。

PPO 和无模型的关系

PPO 的无模型性质主要体现在：

  1. 无需环境模型：PPO 不需要知道状态转移概率或奖励函数的明确表达式，只通过采样环境交互数据（状态、动作、奖励和下一状态）进行优化。
  2. 直接优化策略：通过试验和错误，直接优化策略函数，而不是通过模型推断未来状态。

总结

  • 无模型强化学习 是指不依赖环境动态模型（状态转移和奖励函数建模）直接优化策略或值函数的强化学习方法。
  • PPO 是无模型强化学习方法，因为它通过与环境交互直接优化策略，而不需要了解或学习状态转移模型。

怎么区分dreamerv3和ppo算法的异同

DreamerV3 和 Proximal Policy Optimization (PPO) 是两种不同的强化学习算法，它们在设计理念、应用场景和技术实现上有显著的区别：

相同点：

  1. 目标：两者都是为了在强化学习任务中实现高效的学习和行为优化。
  2. 应用：都可以应用于各种连续和离散动作的任务。
  3. 多步学习：两者都涉及从历史数据中学习，以改进策略。

不同点：

设计理念：

  • DreamerV3：

    • 基于世界模型的方法，通过学习环境的内部表示来预测未来的状态和奖励。
    • 强调通过想象未来情景来进行规划和决策。
    • 使用无监督学习来增强模型的泛化能力。

  • PPO：

    • 基于策略梯度的直接方法，通过优化策略来最大化累积奖励。
    • 侧重于在策略空间中进行有效的探索和利用。
    • 使用经验回放和策略更新来提高稳定性。
技术实现：

  • DreamerV3：

    • 包含三个主要组件：世界模型、评论家和演员。
    • 使用对称对数变换（Symlog）来处理不同尺度的目标。
    • 强调鲁棒性技术，如 KL 平衡和自由比特。

  • PPO：

    • 使用近端策略优化来稳定策略更新。
    • 采用信任区域策略优化（TRPO）的思想，限制策略更新的幅度。
    • 使用优势估计和值函数来指导策略更新。
应用场景：

  • DreamerV3：

    • 适用于需要复杂规划和长期依赖的任务。
    • 在视觉和低维输入环境中表现出色。

  • PPO：

    • 适用于需要快速响应和直接策略优化的任务。
    • 在连续控制任务中广泛应用。
实现细节：

  • DreamerV3：

    • 使用自适应梯度裁剪（AGC）和 LaProp 优化器。
    • 强调无监督学习的贡献。

  • PPO：

    • 使用标准优化器（如 Adam）。
    • 通常需要更多的超参数调优。

总的来说，DreamerV3 更注重通过学习和模拟环境来进行决策，而 PPO 则更注重直接优化策略。两者各有优势，适用于不同的任务和环境。

论文是否有提到ppo用到的优化器和DreamerV3优化器的优劣

在论文中，DreamerV3 和 PPO 算法分别使用了不同的优化器，这些优化器在设计和实现上有一些差异。以下是对这两种优化器的比较：

DreamerV3 的优化器

DreamerV3 使用了 Adaptive Gradient Clipping (AGC) 和 LaProp 优化器：

  • Adaptive Gradient Clipping (AGC)：

    • AGC 通过裁剪梯度来防止梯度爆炸，同时避免过度裁剪导致的梯度消失。
    • 它通过设置一个相对较小的阈值（默认为 0.3）来自动调整裁剪强度，从而更好地适应不同的任务和模型。

  • LaProp：

    • LaProp 是一种结合了 RMSProp 和动量的优化器。
    • 它通过先对梯度进行 RMSProp 正则化，再进行动量更新，从而在保持梯度稳定性的同时提高收敛速度。
    • LaProp 还引入了一个小的 epsilon 值（默认为 10^-20），以避免数值不稳定性。

PPO 的优化器

PPO 通常使用标准的优化器，如 Adam 或 RMSProp：

  • Adam：

    • Adam 是一种自适应矩估计优化器，它结合了动量和 RMSProp 的优点。
    • 它使用一阶和二阶矩估计来调整每个参数的学习率，适用于大多数深度学习任务。

  • RMSProp：

    • RMSProp 是一种自适应学习率算法，通过指数加权平均来调整每个参数的学习率。
    • 它在处理稀疏梯度时表现良好，但在高维空间中可能不如 Adam 稳定。

优劣比较

  • DreamerV3 的优化器：

    • 优点：AGC 提供了更好的梯度裁剪控制，LaProp 结合了 RMSProp 和动量的优点，能够在不增加额外计算开销的情况下提高训练稳定性。
    • 缺点：可能需要更多的超参数调整来达到最佳效果。

  • PPO 的优化器：

    • 优点：Adam 和 RMSProp 是广泛使用的优化器，具有较好的通用性和易用性。
    • 缺点：在高维空间中可能需要更多的计算资源，并且在某些情况下可能不如 LaProp 稳定。

总体而言，DreamerV3 的优化器在处理复杂任务时可能更具优势，特别是在需要稳定梯度和高效收敛的情况下。然而，PPO 的优化器在通用性和易用性方面具有优势。选择哪种优化器取决于具体的任务需求和计算资源。

标签：rt,策略,ppo,模型,PPO,算法,详解,theta,优化
From： https://blog.csdn.net/sinat_37574187/article/details/145114094

相关文章

  • 随机森林分类算法原理与实验分析
    随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程：团队中的每个成员（决策树）都独立发表意见，最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型......
  • 多项式算法初探：从 FFT 到 FWT(目前只有FFT)
    多项式一向是算法竞赛中相当博大精深的东西，作为一个蒟蒻，我将会以最大的努力完成这篇记录，以防自己以后看不懂qwq。FFT(快速傅里叶变换)FFT是一种可以在\(O(n\logn)\)的时间内完成多项式乘法的算法。这个算法的劣势在于精度。我将会从复数、DFT、FFT和IFFT四个部分完成对......
  • 深入理解 Linux systemd 单元类型及配置详解
    深入理解Linuxsystemd单元类型及配置详解在Linux系统中，systemd是一种强大的初始化系统和服务管理工具，它通过**单元（Unit）**来管理服务、文件系统、设备等。systemd支持多种单元类型，如服务单元（.service）、目标单元（.target）、挂载单元（.mount）、设备单元（.device）、计时单元（.t......
  • 算法2-25 有序单链表删除重复元素（附加代码模式）
    题目描述根据一个递增的整数序列构造有序单链表，删除其中的重复元素本题是附加代码模式，主函数main和打印链表的代码会自动附加在同学们提交的代码后面，请同学们在提交的时候注释附加代码。附加代码如下：void PrintList(const List &list){    Node *p = list->nex......
  • 算法2-1：集合union
    题目描述假设利用两个线性表LA和LB分别表示两个集合A和B（即：线性表中的数据元素即为集合中的成员），现要求一个新的集合A=A∪B。这就要求对线性表做如下操作：扩大线性表LA，将存在于线性表LB中而不存在于线性表LA中的数据元素插入到线性表LA中去。只要从线性表LB中依次取得每个元素，并......
  • C#数据结构与算法入门实战指南
    前言在编程领域，数据结构与算法是构建高效、可靠和可扩展软件系统的基石。它们对于提升程序性能、优化资源利用以及解决复杂问题具有至关重要的作用。今天大姚分享一些非常不错的C#数据结构与算法实战教程，希望可以帮助到有需要的小伙伴。C#经典十大排序算法主要讲解C#经典十大......
  • 【算法】枚举
    枚举普通枚举1.铺地毯2.回文日期3.扫雷二进制枚举1.子集2.费解的开关3.EvenParity顾名思义，就是把所有情况全都罗列出来，然后找出符合题目要求的那一个。因此，枚举是一种纯暴力的算法。一般情况下，枚举策略都是会超时的。此时要先根据题目的数据范围来判断暴力枚举是否......
  • Java数组详解
    目录一、什么是数组二、声明和创建1、数组的声明2、数组的创建三、数组的初始化1.静态初始化（StaticInitialization）2.动态初始化（DynamicInitialization）3.默认初始化（DefaultInitialization）四、数组的基本使用1、访问元素2、数组长度3、遍历数组五、数组下......
  • 哈希图共识（Hashgraph Consensus）算法
    哈希图共识（HashgraphConsensus）是一种新型的分布式共识算法，旨在提供一种快速、高效且无须传统区块链的共识机制。它基于哈希图（Hashgraph）结构，通过一种名为“gossipaboutgossip”（关于闲聊的闲聊）和“virtualvoting”（虚拟投票）的技术实现共识。哈希图结构哈希图是一种有向无......
  • springboot基于协同过滤算法的体育商品推荐系统（11211）
     有需要的同学，源代码和配套文档领取，加文章最下方的名片哦一、项目演示项目演示视频二、资料介绍完整源代码（前后端源代码+SQL脚本）配套文档（LW+PPT+开题报告）远程调试控屏包运行三、技术介绍Java语言SSM框架SpringBoot框架Vue框架JSP页面Mysql数据库IDEA/Eclipse开发四、项......

赞助商

阅读排行

网站主页关于我们联系我们网站地图

本网站内容转载自其他媒体，侵权联系[admin##ips99.com]。

Copyright © 2020-2023 IPS99 版权所有 IPS99