Праксімальная аптымізацыя палітыкі (PPO) - гэта папулярны алгарытм навучання з падмацаваннем (RL), які выкарыстоўваецца для стабільнай і эфектыўнай аптымізацыі палітык. Ён вырашае некаторыя праблемы, выяўленыя ў традыцыйных метадах градыенту палітыкі, такія як высокая дысперсія і нестабільнасць.
Ключавыя кампаненты
Мэтавая функцыя
PPO імкнецца максымізаваць чаканую сукупную ўзнагароду ў задачах RL. Яе мэтавая функцыя ўключае два асноўныя кампаненты:
-
Палітычная функцыя: гэта ўяўляе стратэгію агента для выбару дзеянняў з улікам станаў. Яно часта пазначаецца як πθ(a|s), дзе θ — параметры палітыкі.
-
Функцыя значэння: ацэньвае чаканую сукупную ўзнагароду ад дадзенага стану ў адпаведнасці з палітыкай. Ён часта пазначаецца V(s).
Аптымізацыя палітыкі
PPO выкарыстоўвае абрэзаную сурагатную мэтавую функцыю для абнаўлення параметраў палітыкі. Замест непасрэднай максімізацыі мэты ён абмяжоўвае абнаўленне палітыкі, каб пераканацца, што новая палітыка не занадта моцна адхіляецца ад старой палітыкі. Гэта абмежаванне ўводзіцца праз абрэзанае стаўленне верагоднасці новай палітыкі да верагоднасці старой палітыкі.
Перавагі перад іншымі метадамі
-
Стабільнасць: PPO выкарыстоўвае больш кансерватыўны механізм абнаўлення палітыкі, зніжаючы рызыку вялікіх змяненняў палітыкі, якія могуць дэстабілізаваць навучанне.
-
Эфектыўнасць узораў: для дасягнення добрай прадукцыйнасці патрабуецца менш узораў у параўнанні з іншымі метадамі градыенту палітыкі, такімі як градыенты палітыкі Vanilla або аптымізацыя палітыкі давернага рэгіёну (TRPO).
-
Прастата: PPO адносна просты ў рэалізацыі і наладзе ў параўнанні з некаторымі іншымі перадавымі алгарытмамі.
Сцэнарыі, дзе PPO Excels
-
Прасторы бесперапыннага дзеяння: PPO можа эфектыўна апрацоўваць прасторы бесперапыннага дзеяння дзякуючы сваёй стабільнасці і здольнасці працаваць з абнаўленнямі палітыкі ў гэтых прасторах.
-
Складанае асяроддзе: ён добра працуе ў складаным асяроддзі, дзе даследаванне і эксплуатацыя павінны быць эфектыўна збалансаваны.
Праблемы для PPO
-
Эфектыўнасць узораў: хаця PPO больш эфектыўны ў выбарцы, чым некаторыя алгарытмы, ён усё яшчэ можа мець праблемы ў асяроддзях, дзе эфектыўнасць узораў мае вырашальнае значэнне.
-
Шматмерныя прасторы дзеянняў: Нягледзячы на магчымасць апрацоўваць бесперапынныя прасторы дзеянняў, PPO можа сутыкнуцца з праблемамі ў вельмі шматмерных прасторах дзеянняў.
Асяроддзі, дзе PPO можа Excel
-
Робататэхніка: задачы, звязаныя з кіраваннем робатам, выйграюць ад PPO дзякуючы яго стабільнасці і здольнасці апрацоўваць бесперапынныя прасторы дзеянняў.
-
Гульні: у складаных гульнявых асяроддзях PPO паказала канкурэнтаздольную прадукцыйнасць дзякуючы сваёй стабільнасці і эфектыўнасці выбаркі.
У цэлым PPO забяспечвае баланс паміж эфектыўнасцю выбаркі і стабільнасцю, што робіць яго надзейным выбарам у розных сцэнарыях навучання з падмацаваннем.
