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PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是深度强化学习中的一种算法，属于策略梯度方法中的一种。PPO通过优化策略来最大化累积奖励，具有稳定性好、易于调参等优点，是目前广泛应用的一种深度强化学习算法。下面介绍PPO的基本原理和流程。
PPO基本原理
PPO算法的目标是通过不断调整策略，使得在给定状态下采取的动作能够最大化预期的累积奖励。其主要思想是在每次策略更新时，限制策略变化的幅度，以保证策略更新的稳定性。
PPO使用了剪切概率比率（Clipped Probability Ratios）和重要性采样（Importance Sampling）来实现这一目标。其主要有两种变体：
- Clipped Surrogate Objective（剪切代理目标）：在策略更新时，通过限制旧策略与新策略之间的变化幅度来确保训练稳定性。
- Adaptive KL Penalty（自适应KL惩罚）：通过在目标函数中引入KL散度惩罚项，控制旧策略和新策略之间的差异。
PPO算法流程
PPO的训练过程通常包括以下几个步骤：
- 初始化策略和价值函数：初始化策略网络和价值网络的参数。
- 收集数据：使用当前策略与环境交互，生成状态、动作、奖励、下一状态的序列。
- 计算优势函数：使用优势函数（Advantage Function）估