什么是 近端策略优化算法PPO
近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization，PPO）是OpenAI公司于2017年开发的一系列无模型强化学习算法，用于优化策略网络以最大化累计奖励。以下是具体介绍及示例：
算法原理
- 策略梯度：PPO基于策略梯度算法，通过估计策略网络的梯度来更新策略，使得智能体在环境中采取的行动能够最大化累计奖励。策略梯度算法的核心思想是根据当前策略在环境中采样得到的轨迹，计算出能够使奖励增加的策略更新方向。
- 重要性采样：为了在不重新收集数据的情况下利用旧策略收集的数据来更新当前策略，PPO采用了重要性采样技术。它通过计算新旧策略下动作的概率比值，来对旧数据的奖励进行加权，使得这些数据能够在新策略的更新中发挥作用。
- 近端优化：PPO算法引入了近端策略优化的思想，限制每次策略更新的幅度，以确保策略的更新不会过于剧烈，从而保证训练的稳定性和收敛性。具体来说，它通过在目标函数中添加一个与新旧策略之间的**KL散度相关的项，**来约束策略的
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