深入理解PPO演算法

一、什麼是PPO演算法

PPO（Proximal Policy Optimization）演算法是一種基於策略梯度的強化學習演算法，通過限制新策略與舊策略之間的差異大小，來訓練一個更加穩定、可靠的深度增強學習策略。

與之前的增強學習演算法相比，PPO具有更好的訓練效率和更穩定的表現，廣泛應用於機器人控制、遊戲玩法優化等深度增強學習領域。

二、PPO演算法核心思想

PPO演算法核心思想是在更新策略的過程中，增加一個限制，即新策略與舊策略之間的距離不能太大，防止演算法在學習過程中出現翻車現象。具體而言，PPO使用的是一種稱為「剪枝優化」（Clip Optimization）的方式來限制差異大小。

在剪枝優化中，當新策略相對舊策略的影響力過大時，會在損失函數中給予一定程度的懲罰，從而將差異限定在一定範圍內。這樣做的好處是可以避免演算法的快速學習過程中出現過擬合現象，從而得到更加魯棒、穩定的訓練效果。

三、PPO演算法的具體實現

PPO演算法的具體實現步驟如下：

1. 收集樣本數據

使用當前策略π對環境進行採樣，得到一批樣本數據。這部分過程使用的是標準的策略梯度演算法（Policy Gradient）。

def collect_samples(env, policy, batch_size):
    obs, actions, rewards, dones, next_obs = [], [], [], [], []
    while len(obs) < batch_size:
        # 採樣觀測值
        obs.append(env.reset())
        done = False
        while not done:
            # 根據策略進行採樣，獲取行動和回報
            action = policy.choose_action(obs[-1])
            next_ob, reward, done, _ = env.step(action)
            # 將採樣得到的結果保存
            actions.append(action)
            rewards.append(reward)
            dones.append(done)
            next_obs.append(next_ob)
            obs.append(next_ob)
            if len(obs) >= batch_size:
                break
    return obs[:batch_size], actions[:batch_size], rewards[:batch_size], dones[:batch_size], next_obs[:batch_size]

2. 計算策略更新方向

使用收集到的樣本數據計算新舊策略的比例和策略更新方向。這部分過程使用的是PPO演算法核心思想——剪枝優化。

def get_policy_update_direction(policy, obs, actions, old_log_probs, advantages, clip_ratio):
    # 計算採樣得到的樣本數量
    batch_size = len(obs)
    # 計算新策略下的動作概率值和對應的對數概率值
    action_probs = policy.compute_action_probs(obs)
    log_probs = np.log(np.clip(action_probs, 1e-10, None))
    # 計算新舊概率值的比例
    ratios = np.exp(log_probs - old_log_probs)
    # 計算PG的平均值與標準差
    pg_mean = np.mean(ratios * advantages)
    pg_std = np.std(ratios * advantages)
    # 限制策略更新方向（剪枝優化）
    clipped_ratios = np.clip(ratios, 1 - clip_ratio, 1 + clip_ratio)
    clipped_pg = clipped_ratios * advantages
    clipped_pg_mean = np.mean(clipped_pg)
    # 計算比例係數和策略更新方向
    if pg_mean > 0 and pg_std > 0:
        coef = min(1, clipped_pg_mean / (pg_mean + 1e-10))
        policy_update_direction = np.mean(coef * ratios * advantages, axis=0)
    else:
        policy_update_direction = np.zeros_like(policy.params)
    return policy_update_direction

3. 更新策略參數

根據策略更新方向，更新策略參數。這部分過程使用的是一種稱為「線性搜索」（Line Search）的方式，用於選定合適的更新步長。

def update_policy_params(policy, policy_update_direction, step_size):
    old_params = policy.params
    new_params = old_params + step_size * policy_update_direction
    policy.set_params(new_params)
    return policy

4. 計算策略損失

重新計算新策略下的動作概率值和對應的對數概率值，並計算損失函數。這部分過程使用的是一個「多目標」（Multi-Objective）的損失函數，由「K-L散度」和「剪枝誤差」兩部分組成。

def compute_policy_loss(policy, obs, actions, old_log_probs, advantages, kl_coeff, clip_ratio):
    # 計算採樣得到的樣本數量
    batch_size = len(obs)
    # 計算新策略下的動作概率值和對應的對數概率值
    action_probs = policy.compute_action_probs(obs)
    log_probs = np.log(np.clip(action_probs, 1e-10, None))
    # 計算電子距離（KL散度）
    kls = np.mean(old_log_probs - log_probs)
    # 計算剪枝誤差
    ratios = np.exp(log_probs - old_log_probs)
    clipped_ratios = np.clip(ratios, 1 - clip_ratio, 1 + clip_ratio)
    pg_losses = -advantages * ratios
    pg_clipped_losses = -advantages * clipped_ratios
    pg_loss = np.mean(np.maximum(pg_losses, pg_clipped_losses))
    # 計算多目標損失函數
    loss = pg_loss - kl_coeff * kls
    return loss, pg_loss, kls

四、PPO演算法的改進

雖然PPO演算法已經相對成熟，但仍有一些改進可供考慮，以提升其訓練效果和技術應用價值。

1. PPO-ClipFaster

PPO-ClipFaster是一種在剪枝演算法基礎上進一步改進的演算法，將剪枝優化部分改為了從動態路徑集合中平均構建一個分布，使得更新方向距離舊策略更近。這種改進可以有效消除剪枝誤差的負面影響，實現更加精準的策略參數更新。

2. PPO-TRPO

PPO-TRPO是一種將PPO和TRPO（Trust Region Policy Optimization）演算法相結合的新型增強學習演算法，通過暴力搜索和篩選出新舊策略之間最小KL距離最小化更新方向，提高學習效率和穩定性。

3. PPO-PPO2

PPO2是Gym和OpenAI聯合推出的一種新型增強學習演算法，例用了PPO和ACER（Actor-Critic with Experience Replay）兩種演算法進行融合和優化，在訓練效率和模型穩定性等方面獲得了很好的性能表現。

五、總結

通過本文的介紹，我們對PPO演算法的原理和實現方式有了更深入的了解。同時，我們也了解了PPO演算法的一些改進措施，這些措施可以進一步提高演算法的學習效率和訓練穩定性，對於應用於遊戲玩法優化、機器人動作控制等領域具有廣泛的應用前景。