【强化学习】近端策略优化算法(PPO)万字详解（附代码）

Ne0inhk

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【强化学习】近端策略优化算法(PPO)万字详解（附代码）
        📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏：

       【强化学习】- 【单智能体强化学习】（9）---《近端策略优化算法(PPO)详解》

近端策略优化算法(PPO)详解

目录

PPO算法介绍

1. 背景

2. PPO 的核心思想

3. PPO 流程

4. 为什么 PPO 很强？

5. PPO 的直观类比

PPO算法的流程推导及数学公式

1. 背景与目标

2. PPO的概率比率

3. 优化目标

4. 值函数优化

5. 策略熵正则化

6. 总损失函数

7. PPO 算法流程

8.PPO算法的关键

[Python] PPO算法的代码实现

逐行解释 PPO 代码和公式

1. Actor-Critic 神经网络

2. Memory 类

3. PPO 初始化

4. 动作选择

5. 策略更新

7.主程序

[Notice] 代码解释

总结

PPO算法、TRPO算法 和 A3C算法对比

PPO算法介绍

        近端策略优化、PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，设计的目的是在复杂任务中既保证性能提升，又让算法更稳定和高效。以下用通俗易懂的方式介绍其核心概念和流程。

1. 背景

        PPO 是 OpenAI 在 2017 年提出的一种策略优化算法，专注于简化训练过程，克服传统策略梯度方法（如TRPO）的计算复杂性，同时保证训练效果。

  • 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。
  • 解决方案：PPO通过限制策略更新幅度，使得每一步训练都不会偏离当前策略太多，同时高效利用采样数据。

2. PPO 的核心思想

PPO 的目标是通过以下方式改进策略梯度优化：

  1. 限制策略更新幅度，防止策略过度偏离。

使用优势函数

A(s, a)

来评价某个动作的相对好坏。

优化目标

PPO 的目标函数如下：

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]

其中：

剪辑操作

\text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon)

： 将

r_t(\theta)

限制在区间

[1-\epsilon, 1+\epsilon]

内，防止策略变化过大。

A_t

：优势函数 通过以下公式计算：

A_t = Q(s_t, a_t) - V(s_t)

或者用广义优势估计（GAE）的方法近似。

r_t(\theta)

：概率比率

r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t | s_t)}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(a_t | s_t)}

它表示新策略和旧策略在同一状态下选择动作的概率比值。

r_t

3. 为什么 PPO 很强？

  1. 简洁性： 比 TRPO（Trust Region Policy Optimization）更简单，无需二次优化。
  2. 稳定性： 使用剪辑机制防止策略更新过度。
  3. 高效性： 利用采样数据多次训练，提高样本利用率。

4. PPO 的直观类比

假设你是一个篮球教练，训练球员投篮：

  • 如果每次训练完全改变投篮动作，球员可能会表现失常（类似于策略更新过度）。
  • 如果每次训练动作变化太小，可能很难进步（类似于更新不足）。
  • PPO 的剪辑机制就像一个“适度改进”的规则，告诉球员在合理范围内调整投篮动作，同时评估每次投篮的表现是否优于平均水平。

PPO算法的流程推导及数学公式

        PPO（Proximal Policy Optimization）也是一种策略优化算法，它的核心思想是对策略更新进行限制，使训练更加稳定，同时保持效率。以下是其数学公式推导和整体流程：

1. 算法目标

        强化学习的核心目标是优化策略

\pi_\theta

，最大化累积奖励  R 。策略梯度方法（如REINFORCE）直接优化策略，但更新过大可能导致不稳定。为了解决这个问题，PPO通过引入限制更新幅度的机制，保证策略的稳定性。

目标是优化以下期望：

J(\theta) = \mathbb{E}{\pi\theta} \left[ R \right]

通过梯度上升法更新策略。

2. PPO的概率比率

PPO在优化过程中引入了概率比率，用于衡量新旧策略的差异：

r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t | s_t)}{\pi_{\theta_{\text{old}}}(a_t | s_t)}
\pi_{\theta_{\text{old}}}(a_t | s_t)

：旧策略对动作

a_t

的概率。

\pi_\theta(a_t | s_t)

：新策略对动作

a_t

的概率。

这个比率表示策略变化的程度。

3. 优化目标

为了限制策略的更新幅度，PPO引入了剪辑目标函数：

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]

PPO的目标是找到一个折中：在保持改进的同时防止策略变化过大。

4. 值函数优化

PPO不仅优化策略，还同时更新值函数

V(s_t)

，通过最小化均方误差来更新：

L^{VF}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \left( V(s_t; \theta) - R_t \right)^2 \right]
R_t = \sum_{k=0}^n \gamma^k r_{t+k}

：累计回报。

V(s_t; \theta)

：当前状态的值函数预测。

这个损失函数使得Critic能够更准确地估计状态值。

5. 策略熵正则化

为了鼓励策略的探索，PPO引入了熵正则化项：

L^{ENT}(\theta) = \mathbb{E}t \left[ H(\pi\theta(s_t)) \right]
  • 增加熵可以防止策略过早收敛到局部最优。
H(\pi_\theta(s_t))

：策略的熵，表示策略分布的不确定性。

6. 总损失函数

PPO结合策略损失、值函数损失和熵正则化项，形成总损失函数：

L(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ L^{CLIP}(\theta) - c_1 L^{VF}(\theta) + c_2 L^{ENT}(\theta) \right]
c_1

和

c_2

：权重系数，用于平衡策略优化、值函数更新和熵正则化。

7. PPO 算法流程

PPO 可以简化为以下步骤：

  1. 重复以上步骤： 通过多轮迭代，使策略逐步优化，直到收敛。

值函数更新： 用以下损失函数优化值函数

V(s_t)

：

L^{VF}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \left( V(s_t) - R_t \right)^2 \right]

策略更新：如果更新过大（超出剪辑范围

1-\epsilon

到

1+\epsilon

），会被惩罚。
保证更新幅度适中，既不太保守，也不太激进。

计算概率比率

r_t(\theta)

： 比较新策略和旧策略对动作

a_t

的选择概率。

计算优势函数：评估某个动作

a_t

在状态

s_t

下相对于平均表现的优劣（优势函数

A_t

）。
利用

A_t

引导策略改进。

采样： 使用当前策略

\pi_\theta

与环境交互，收集状态

s_t

、动作

a_t

、奖励

r_t

。

8.PPO算法的关键

PPO的关键公式和目标可以概括如下：

探索与稳定性平衡： 通过

L^{ENT}(\theta)

，鼓励策略探索。

同时优化值函数： 通过

L^{VF}(\theta)

，提高Critic的预测精度。

限制更新幅度： 通过剪辑函数

\text{clip}()

，避免策略更新过大导致不稳定。

核心目标： 优化策略，使

r_t(\theta) A_t

的改进在限制范围内。

这种设计使得PPO在训练过程中高效且稳定，是目前强化学习中的常用算法之一。

[Python] PPO算法的代码实现

以下是使用 PyTorch 实现 PPO（Proximal Policy Optimization）算法的完整代码

 项目代码我已经放入GitCode里面，可以通过下面链接跳转：🔥

【强化学习】---PPO算法 

后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新，如果该项目对你有所帮助，请帮我点一个星星✨✨✨✨✨，鼓励分享，十分感谢！！！

若是下面代码复现困难或者有问题，也欢迎评论区留言。
"""《PPO算法的代码》 时间：2024.12 环境：gym 作者：不去幼儿园 """ import torch # Import PyTorch, a popular machine learning library import torch.nn as nn # Import the neural network module import torch.optim as optim # Import optimization algorithms from torch.distributions import Categorical # Import Categorical for probabilistic action sampling import numpy as np # Import NumPy for numerical computations import gym # Import OpenAI Gym for environment simulation

逐行解释 PPO 代码和公式

以下是对实现的 PyTorch PPO 算法代码 的详细解释，逐行结合公式解析：

1. Actor-Critic 神经网络

# Define Actor-Critic Network class ActorCritic(nn.Module): # Define the Actor-Critic model def __init__(self, state_dim, action_dim): # Initialize with state and action dimensions super(ActorCritic, self).__init__() # Call parent class constructor self.shared_layer = nn.Sequential( # Shared network layers for feature extraction nn.Linear(state_dim, 128), # Fully connected layer with 128 neurons nn.ReLU() # ReLU activation function ) self.actor = nn.Sequential( # Define the actor (policy) network nn.Linear(128, action_dim), # Fully connected layer to output action probabilities nn.Softmax(dim=-1) # Softmax to ensure output is a probability distribution ) self.critic = nn.Linear(128, 1) # Define the critic (value) network to output state value def forward(self, state): # Forward pass for the model shared = self.shared_layer(state) # Pass state through shared layers action_probs = self.actor(shared) # Get action probabilities from actor network state_value = self.critic(shared) # Get state value from critic network return action_probs, state_value # Return action probabilities and state value
  • shared_layer: 将状态  s  映射到一个隐层表示，使用 ReLU 激活函数。
  • critic: 输出状态值函数  V(s) ，表示在状态  s  下的预期累计奖励。

actor: 输出策略

\pi_\theta(a|s)

，表示在状态  s  下选择动作  a  的概率分布。使用 Softmax 确保输出是概率。

\pi_\theta(a|s) = \text{Softmax}(W_a \cdot f(s)) ] [ V(s) = W_v \cdot f(s)

其中

f(s)

 是共享层的输出，

W_a

和

W_v

是权重矩阵。

2. Memory 类

# Memory to store experiences class Memory: # Class to store agent's experience def __init__(self): # Initialize memory self.states = [] # List to store states self.actions = [] # List to store actions self.logprobs = [] # List to store log probabilities of actions self.rewards = [] # List to store rewards self.is_terminals = [] # List to store terminal state flags def clear(self): # Clear memory after an update self.states = [] # Clear stored states self.actions = [] # Clear stored actions self.logprobs = [] # Clear stored log probabilities self.rewards = [] # Clear stored rewards self.is_terminals = [] # Clear terminal state flags

用于存储一个 episode 的经验数据：

states: 状态、actions: 动作、logprobs: 动作的对数概率、rewards: 即时奖励 、is_terminals: 是否为终止状态（布尔值）

作用：为后续策略更新提供样本数据。

3. PPO 初始化

# PPO Agent class PPO: # Define the PPO agent def __init__(self, state_dim, action_dim, lr=0.002, gamma=0.99, eps_clip=0.2, K_epochs=4): self.policy = ActorCritic(state_dim, action_dim).to(device) # Initialize the Actor-Critic model self.optimizer = optim.Adam(self.policy.parameters(), lr=lr) # Adam optimizer for parameter updates self.policy_old = ActorCritic(state_dim, action_dim).to(device) # Copy of the policy for stability self.policy_old.load_state_dict(self.policy.state_dict()) # Synchronize parameters self.MseLoss = nn.MSELoss() # Mean Squared Error loss for critic updates self.gamma = gamma # Discount factor for rewards self.eps_clip = eps_clip # Clipping parameter for PPO self.K_epochs = K_epochs # Number of epochs for optimization
  • policy: 当前策略网络，用于输出动作概率和状态值。
  • gamma: 折扣因子，用于奖励的时间衰减。

eps_clip: 剪辑阈值

\epsilon

，用于限制策略更新幅度。

policy_old: 旧策略网络，用于计算概率比率

r_t(\theta)

。

4. 动作选择

 def select_action(self, state, memory): state = torch.FloatTensor(state).to(device) # Convert state to PyTorch tensor action_probs, _ = self.policy_old(state) # Get action probabilities from old policy dist = Categorical(action_probs) # Create a categorical distribution action = dist.sample() # Sample an action from the distribution memory.states.append(state) # Store state in memory memory.actions.append(action) # Store action in memory memory.logprobs.append(dist.log_prob(action)) # Store log probability of the action return action.item() # Return action as a scalar value

log_prob(action): 记录动作的对数概率

\log \pi_\theta(a_t|s_t)

。

dist.sample(): 按照概率分布采样动作

a_t

。

action_probs: 当前策略下的动作概率

\pi_\theta(a|s)

。

5. 策略更新

 def update(self, memory): # Convert memory to tensors old_states = torch.stack(memory.states).to(device).detach() # Convert states to tensor old_actions = torch.stack(memory.actions).to(device).detach() # Convert actions to tensor old_logprobs = torch.stack(memory.logprobs).to(device).detach() # Convert log probabilities to tensor # Monte Carlo rewards rewards = [] # Initialize rewards list discounted_reward = 0 # Initialize discounted reward for reward, is_terminal in zip(reversed(memory.rewards), reversed(memory.is_terminals)): if is_terminal: # If the state is terminal discounted_reward = 0 # Reset discounted reward discounted_reward = reward + (self.gamma * discounted_reward) # Compute discounted reward rewards.insert(0, discounted_reward) # Insert at the beginning of the list rewards = torch.tensor(rewards, dtype=torch.float32).to(device) # Convert rewards to tensor rewards = (rewards - rewards.mean()) / (rewards.std() + 1e-7) # Normalize rewards

6. Surrogate Loss

# Update for K epochs for _ in range(self.K_epochs): # Get action probabilities and state values action_probs, state_values = self.policy(old_states) # Get action probabilities and state values dist = Categorical(action_probs) # Create a categorical distribution new_logprobs = dist.log_prob(old_actions) # Compute new log probabilities of actions entropy = dist.entropy() # Compute entropy for exploration # Calculate ratios ratios = torch.exp(new_logprobs - old_logprobs.detach()) # Compute probability ratios # Advantages advantages = rewards - state_values.detach().squeeze() # Compute advantages # Surrogate loss surr1 = ratios * advantages # Surrogate loss 1 surr2 = torch.clamp(ratios, 1 - self.eps_clip, 1 + self.eps_clip) * advantages # Clipped loss loss_actor = -torch.min(surr1, surr2).mean() # Actor loss # Critic loss loss_critic = self.MseLoss(state_values.squeeze(), rewards) # Critic loss # Total loss loss = loss_actor + 0.5 * loss_critic - 0.01 * entropy.mean() # Combined loss # Update policy self.optimizer.zero_grad() # Zero the gradient buffers loss.backward() # Backpropagate loss self.optimizer.step() # Perform a parameter update # Update old policy self.policy_old.load_state_dict(self.policy.state_dict()) # Copy new policy parameters to old policy

熵正则化：

H(\pi_\theta(s_t)) = - \sum_a \pi_\theta(a|s_t) \log \pi_\theta(a|s_t)

价值函数损失： 

L^{VF}(\theta) = \left( V(s_t) - R_t \right)^2

策略损失：

L^{CLIP}(\theta) = \min \left( r_t(\theta) A_t, \text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon) A_t \right)

比率：

r_t(\theta) = \frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\text{old}}(a_t|s_t)}

7.主程序

# Hyperparameters device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Use GPU if available env = gym.make("CartPole-v1") # Initialize CartPole environment state_dim = env.observation_space.shape[0] # Dimension of state space action_dim = env.action_space.n # Number of possible actions lr = 0.002 # Learning rate gamma = 0.99 # Discount factor eps_clip = 0.2 # Clipping parameter K_epochs = 4 # Number of epochs for policy update max_episodes = 1000 # Maximum number of episodes max_timesteps = 300 # Maximum timesteps per episode # PPO Training ppo = PPO(state_dim, action_dim, lr, gamma, eps_clip, K_epochs) # Initialize PPO agent memory = Memory() # Initialize memory for episode in range(1, max_episodes + 1): # Loop over episodes state = env.reset() # Reset environment total_reward = 0 # Initialize total reward for t in range(max_timesteps): # Loop over timesteps action = ppo.select_action(state, memory) # Select action using PPO state, reward, done, _ = env.step(action) # Take action and observe results memory.rewards.append(reward) # Store reward in memory memory.is_terminals.append(done) # Store terminal state flag in memory total_reward += reward # Accumulate total reward if done: # If episode is done break # Exit loop ppo.update(memory) # Update PPO agent memory.clear() # Clear memory print(f"Episode {episode}, Total Reward: {total_reward}") # Print episode statistics env.close() # Close the environment

[Notice] 代码解释

Actor-Critic 网络结构：

   ActorCritic 模型通过共享层生成动作概率和状态值。

PPO 的优化目标：

        使用裁剪的目标函数限制策略更新幅度，避免过度更新。

   state_values 通过 Critic 网络提供状态价值的估计。

内存存储：

   Memory 用于存储每一轮的状态、动作、奖励和终止标志。

策略更新：

        通过多个 epoch 更新，计算 优势函数 和 裁剪后的策略梯度。

奖励归一化：

        使用标准化方法对奖励进行处理，以加快收敛。

训练循环：

        PPO 从环境中采样，更新策略，打印每一集的总奖励。

​# 环境配置 Python 3.11.5 torch 2.1.0 torchvision 0.16.0 gym 0.26.2
        由于博文主要为了介绍相关算法的原理和应用的方法，缺乏对于实际效果的关注，算法可能在上述环境中的效果不佳或者无法运行，一是算法不适配上述环境，二是算法未调参和优化，三是没有呈现完整的代码，四是等等。上述代码用于了解和学习算法足够了，但若是想直接将上面代码应用于实际项目中，还需要进行修改。

总结

        PPO 的关键是通过限制策略的变化范围（剪辑），让优化更加稳定，同时通过优势函数引导策略改进，充分利用采样数据。这种平衡使得 PPO 成为许多强化学习任务的默认算法。

 更多强化学习文章，请前往：【强化学习（RL）】专栏

PPO算法、TRPO算法 和 A3C算法对比

        以下是 PPO算法、TRPO算法 和 A3C算法 的区别分析：

特性PPO (Proximal Policy Optimization)TRPO (Trust Region Policy Optimization)A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
核心思想使用裁剪的目标函数，限制策略更新幅度，保持稳定性和效率。限制策略更新的步幅（Trust Region），通过二次约束优化确保稳定性。通过异步多线程运行环境并行采样和训练，降低方差并加快收敛速度。
优化目标函数引入剪辑机制通过KL散度限制策略更新优化策略梯度
更新方式同步更新，支持多轮迭代更新样本数据以提高效率。同步更新，通过优化约束的目标函数严格限制更新步长。异步更新，多个线程独立采样和更新全局模型。
计算复杂度低，计算简单，使用裁剪避免复杂的二次优化问题。高，涉及二次优化问题，计算复杂，资源需求较大。较低，依赖异步线程并行计算，资源利用率高。
样本利用率高效，可重复利用采样数据进行多轮梯度更新。高效，严格优化目标，提升了样本效率。较低，因为每个线程独立运行，可能导致数据重复和冗余。
实现难度中等，使用简单的裁剪方法，适合大多数场景。高，涉及复杂的约束优化和实现细节。较低，直接异步实现，简单易用。
收敛速度快，因裁剪机制限制更新幅度，能快速稳定收敛。慢，因严格的步幅限制，收敛稳定但需要较多训练迭代。快，因多线程并行采样，能够显著减少训练时间。
稳定性高，裁剪机制限制过大更新，避免不稳定行为。高，严格限制更新步幅，保证策略稳定改进。较低，异步更新可能导致收敛不稳定（如策略冲突）。
应用场景广泛使用，适合大规模环境或复杂问题。适合需要极高稳定性的场景，如机器人控制等。适合资源受限的场景或需要快速实验的任务，如强化学习基准测试。
优点简单易实现，收敛快，稳定性高，是主流强化学习算法。理论支持强，更新步幅严格受控，策略非常稳定。异步更新高效，能够充分利用多线程资源，加速训练。
缺点理论支持弱于TRPO，可能过于保守。实现复杂，计算资源需求高，更新速度慢。异步更新可能导致训练不稳定，样本利用率较低。
论文来源Schulman et al., "Proximal Policy Optimization Algorithms" (2017)Schulman et al., "Trust Region Policy Optimization" (2015)Mnih et al., "Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning" (2016)

三种算法的对比总结：

  1. PPO 是 TRPO 的改进版：PPO 使用简单的裁剪机制代替了 TRPO 的二次优化，显著降低了实现复杂度，同时保持了良好的稳定性和效率。
  2. A3C 的并行化设计：A3C 的核心是通过多线程异步更新提升效率，但其稳定性略低于 PPO 和 TRPO。
  3. 实用性：PPO 因其简单、稳定、高效的特点，已成为强化学习领域的主流算法；TRPO 更适合需要极高策略稳定性的任务；A3C 在资源受限的场景下表现优异。
        博客都是给自己看的笔记，如有误导深表抱歉。文章若有不当和不正确之处，还望理解与指出。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。如有错误、疑问和侵权，欢迎评论留言联系作者，或者添加VX：Rainbook_2，联系作者。✨

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