Proximal Policy Optimization (PPO) ամրապնդման ուսուցման (RL) հայտնի ալգորիթմ է, որն օգտագործվում է կայուն և արդյունավետ կերպով քաղաքականությունը օպտիմալացնելու համար: Այն անդրադառնում է որոշ խնդիրների, որոնք հայտնաբերված են ավանդական քաղաքականության գրադիենտ մեթոդներում, ինչպիսիք են բարձր շեղումը և անկայունությունը:
Հիմնական բաղադրիչներ
Օբյեկտիվ ֆունկցիա
PPO-ն նպատակ ունի առավելագույնի հասցնել ակնկալվող կուտակային պարգևը RL առաջադրանքներում: Նրա նպատակային գործառույթը ներառում է երկու հիմնական բաղադրիչ.
-
Քաղաքականության գործառույթ. սա ներկայացնում է գործակալի ռազմավարությունը տվյալ պետությունների գործողությունների ընտրության համար: Այն հաճախ նշվում է πθ(a|s), որտեղ θ-ը քաղաքականության պարամետրերն են:
-
Արժեքի ֆունկցիա. գնահատում է տվյալ պետության կողմից քաղաքականության շրջանակներում սպասվող կուտակային պարգևը: Այն հաճախ նշվում է V-ով:
Քաղաքականության օպտիմալացում
PPO-ն օգտագործում է կտրված փոխնակ նպատակային ֆունկցիա՝ քաղաքականության պարամետրերը թարմացնելու համար: Նպատակն ուղղակիորեն առավելագույնի հասցնելու փոխարեն՝ այն սահմանափակում է քաղաքականության թարմացումը՝ ապահովելու, որ նոր քաղաքականությունը շատ չշեղվի հին քաղաքականությունից: Այս սահմանափակումը ներդրվում է նոր քաղաքականության հավանականության հին քաղաքականության հավանականության կտրված հարաբերակցության միջոցով:
Առավելությունները այլ մեթոդների նկատմամբ
-
Կայունություն. PPO-ն օգտագործում է քաղաքականության թարմացման ավելի պահպանողական մեխանիզմ՝ նվազեցնելով քաղաքականության մեծ փոփոխությունների ռիսկը, որը կարող է ապակայունացնել ուսուցումը:
-
Նմուշի արդյունավետություն. այն հակված է ավելի քիչ նմուշներ պահանջել լավ արդյունքի հասնելու համար՝ համեմատած քաղաքականության գրադիենտի այլ մեթոդների հետ, ինչպիսիք են վանիլային քաղաքականության գրադիենտները կամ վստահության տարածաշրջանի քաղաքականության օպտիմալացումը (TRPO):
-
Պարզություն. PPO-ն համեմատաբար հեշտ է իրականացնել և կարգավորել որոշ այլ առաջադեմ ալգորիթմների համեմատ:
Սցենարներ, որտեղ PPO Excels
-
Շարունակական գործողությունների տարածքներ. PPO-ն կարող է արդյունավետորեն կարգավորել շարունակական գործողությունների տարածքները՝ շնորհիվ իր կայունության և այդ տարածքներում քաղաքականության թարմացումների հետ աշխատելու ունակության:
-
Բարդ միջավայրեր. այն լավ է գործում բարդ միջավայրերում, որտեղ հետախուզումը և շահագործումը պետք է արդյունավետորեն հավասարակշռված լինեն:
մարտահրավերներ PPO-ի համար
-
Նմուշի արդյունավետություն. Թեև PPO-ն ավելի արդյունավետ է օրինակելի համար, քան որոշ ալգորիթմներ, այն դեռ կարող է պայքարել այնպիսի միջավայրերում, որտեղ նմուշի արդյունավետությունը կարևոր է:
-
Բարձրաչափ գործողությունների տարածքներ. չնայած շարունակական գործողությունների տարածություններն ի վիճակի լինելուն, PPO-ն կարող է դիմակայել մարտահրավերների ծայրահեղ մեծ չափերի գործողությունների տարածքներում:
Միջավայրեր, որտեղ PPO կարող է Excel
-
Ռոբոտաշինություն. ռոբոտների հսկողության հետ կապված առաջադրանքները օգուտ են քաղում PPO-ից՝ շնորհիվ դրա կայունության և շարունակական գործողությունների տարածքները կարգավորելու ունակության:
-
Խաղեր. բարդ խաղային միջավայրերում PPO-ն ցուցադրել է մրցակցային արդյունավետություն՝ շնորհիվ իր կայունության և ընտրանքային արդյունավետության:
Ընդհանուր առմամբ, PPO-ն հավասարակշռում է նմուշի արդյունավետության և կայունության միջև՝ դարձնելով այն ամուր ընտրություն տարբեր ամրապնդման ուսուցման սցենարներում:
