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【深度强化学习 DRL 快速实践】近端策略优化 (PPO)

news 来源：原创 2025/6/25 23:07:14

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PPO（2017，OpenAI）核心改进点

Proximal Policy Optimization (PPO)：一种基于信赖域优化的强化学习算法，旨在克服传统策略梯度方法在更新时不稳定的问题，采用简单易实现的目标函数来保证学习过程的稳定性

  • 解决问题：在强化学习中，直接优化策略会导致不稳定的训练，模型可能因为过大的参数更新而崩溃
  • model-free，off-policy，actor-critic
核心改进点说明
剪切目标函数使用剪切函数 clip 限制策略更新的幅度，避免策略大幅更新导致性能崩溃
off-policy每个采样数据可用于多轮更新，提升样本利用率，提高学习效率

PPO 网络更新

策略网络

PPO 使用旧策略和新策略的比值来定义目标函数，在保持改进的同时防止策略变化过大：

L C L I P ( θ ) = E t [ min ⁡ ( r t ( θ ) A t , clip ( r t ( θ ) , 1 − ϵ , 1 + ϵ ) A t ) ] , where  r t = π θ ( a t ∣ s t ) π θ old ( a t ∣ s t ) L^{CLIP}(\theta) = {\mathbb{E}}_t \left[ \min \left( r_t(\theta) {A}_t, \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) {A}_t \right) \right], \text{where } r_t = \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\theta_\text{old}}(a_t|s_t)} LCLIP(θ)=Et​[min(rt​(θ)At​,clip(rt​(θ),1−ϵ,1+ϵ)At​)],where rt​=πθold​​(at​∣st​)πθ​(at​∣st​)​

  • Advantage 优势函数 A t {A}_t At​：如 Q ( s t , a t ) − V ( s t ) Q(s_t, a_t) - V(s_t) Q(st​,at​)−V(st​)
  • 剪切系数 ϵ \epsilon ϵ：如 0.2

价值网络

L V F ( θ μ ) = E t [ ( V θ μ ( s t ) − R t ) 2 ] L^{VF}(\theta^\mu) = \mathbb{E}_t \left[ (V_{\theta^\mu}(s_t) - R_t)^2 \right] LVF(θμ)=Et​[(Vθμ​(st​)−Rt​)2]

  • 真实或估算的回报 R t R_t Rt​：如 ∑ k = 0 n = γ k r t + k \sum^n_{k=0} = \gamma^k r_{t+k} ∑k=0n​=γkrt+k​

总损失函数

PPO 的总损失是策略损失、值函数损失和熵正则项 (鼓励探索) 的加权和：

L ( θ ) = L C L I P ( θ ) − c 1 L V F ( θ μ ) + c 2 H ( π ( s t ) ) L(\theta) = L^{CLIP}(\theta) - c_1 L^{VF}(\theta^\mu) + c_2 H(\pi(s_t)) L(θ)=LCLIP(θ)−c1​LVF(θμ)+c2​H(π(st​))

  • c 1 , c 2 c_1, c_2 c1​,c2​：权重系数，常用 c 1 = 0.5 c_1=0.5 c1​=0.5, c 2 = 0.01 c_2=0.01 c2​=0.01

基于 stable_baselines3 的快速代码示例

import gymnasium as gym
from stable_baselines3 import PPO# 创建环境
env = gym.make("CartPole-v1")
env.reset(seed=0)# 初始化模型
model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)# 训练模型
model.learn(total_timesteps=100_000)
model.save("ppo_cartpole_v1")# 测试模型
obs, _ = env.reset()
total_reward = 0
for _ in range(200):action, _ = model.predict(obs, deterministic=True) obs, reward, terminated, truncated, _ = env.step(action)total_reward += rewardif terminated or truncated:breakprint("Test total reward:", total_reward)

参考资料：PPO 详解

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