PPO算法，即ProVimal Policy Optimization（近端战略劣化），是一种正在强化进修规模中宽泛使用的战略梯度办法。由OpenAI正在2017年提出，PPO旨正在处置惩罚惩罚传统战略梯度办法中战略更新过大招致的训练不不乱问题。它通过引入限制战略更新领域的机制，正在担保支敛性的同时进步了算法的不乱性和效率。 一、PPO算法简介 PPO算法的焦点思想是通过劣化一个特定的目的函数来更新战略，但正在那个历程中严格限制战略厘革的幅度。详细来说，PPO引入了裁剪（Clipping）和信赖域（Trust Region）的观念，以确保战略正在更新历程中不会偏离太远，从而保持训练的不乱性。 二、PPO算法的次要变体 PPO算法次要有两种变体：裁剪版（Clipped PPO）和信赖域版（AdaptiZZZe KL Penalty PPO）。此中，裁剪版PPO更为常见，它通过裁剪概率比率来限制战略更新的幅度，而信赖域版PPO则运用KL散度做为约束条件，并通过自适应调解处罚系数来保持战略的不调动新。PPO算法，即ProVimal Policy Optimization（近端战略劣化），是一种正在强化进修规模中广
