Pengoptimalan Kebijakan Proksimal (PPO) adalah algoritme populer dalam pembelajaran penguatan (RL) yang digunakan untuk mengoptimalkan kebijakan dengan cara yang stabil dan efisien. Ini mengatasi beberapa masalah yang ditemukan dalam metode gradien kebijakan tradisional seperti varians tinggi dan ketidakstabilan.
Komponen Utama
Fungsi Tujuan
PPO bertujuan untuk memaksimalkan imbalan kumulatif yang diharapkan dalam tugas RL. Fungsi tujuannya melibatkan dua komponen utama:
-
Fungsi Kebijakan: Ini mewakili strategi agen dalam memilih tindakan di negara bagian tertentu. Hal ini sering dilambangkan dengan πθ(a|s), dimana θ adalah parameter kebijakan.
-
Fungsi Nilai: Memperkirakan imbalan kumulatif yang diharapkan dari negara bagian tertentu berdasarkan kebijakan. Ini sering dilambangkan dengan V(s).
Pengoptimalan Kebijakan
PPO menggunakan fungsi tujuan pengganti yang terpotong untuk memperbarui parameter kebijakan. Alih-alih memaksimalkan tujuan secara langsung, hal ini membatasi pembaruan kebijakan untuk memastikan bahwa kebijakan baru tidak menyimpang terlalu jauh dari kebijakan lama. Batasan ini diperkenalkan melalui rasio terpotong dari probabilitas kebijakan baru terhadap probabilitas kebijakan lama.
Keunggulan Dibandingkan Metode Lain
-
Stabilitas: PPO menerapkan mekanisme pembaruan kebijakan yang lebih konservatif, sehingga mengurangi risiko perubahan kebijakan besar yang dapat mengganggu stabilitas pelatihan.
-
Efisiensi Sampel: Metode ini cenderung memerlukan lebih sedikit sampel untuk mencapai performa yang baik dibandingkan dengan metode gradien kebijakan lain seperti gradien kebijakan vanilla atau Trust Region Policy Optimization (TRPO).
-
Kesederhanaan: PPO relatif mudah diimplementasikan dan disesuaikan dibandingkan dengan beberapa algoritme canggih lainnya.
Skenario di mana PPO Unggul
-
Ruang Tindakan Berkelanjutan: PPO dapat menangani ruang tindakan berkelanjutan secara efektif karena stabilitas dan kemampuannya untuk bekerja dengan pembaruan kebijakan di ruang ini.
-
Lingkungan Kompleks: Ia bekerja dengan baik di lingkungan kompleks yang mengharuskan eksplorasi dan eksploitasi diseimbangkan secara efisien.
Tantangan untuk PPO
-
Efisiensi Sampel: Meskipun PPO lebih efisien dalam pengambilan sampel dibandingkan beberapa algoritme, PPO mungkin masih kesulitan dalam lingkungan yang mengutamakan efisiensi sampel.
-
Ruang Aksi Berdimensi Tinggi: Meskipun mampu menangani ruang aksi berkelanjutan, PPO mungkin menghadapi tantangan di ruang aksi berdimensi sangat tinggi.
Lingkungan tempat PPO mungkin unggul
-
Robotika: Tugas yang melibatkan kontrol robot mendapat manfaat dari PPO karena stabilitas dan kemampuannya menangani ruang tindakan berkelanjutan.
-
Game: Dalam lingkungan game yang kompleks, PPO telah menunjukkan kinerja kompetitif karena stabilitas dan efisiensi sampelnya.
Secara keseluruhan, PPO memberikan keseimbangan antara efisiensi dan stabilitas sampel, menjadikannya pilihan yang tepat dalam berbagai skenario pembelajaran penguatan.
