Проксималдык саясатты оптималдаштыруу (PPO) – бул саясаттарды туруктуу жана натыйжалуу оптималдаштыруу үчүн колдонулган бекемдөөчү үйрөнүүдө (RL) популярдуу алгоритм. Ал жогорку дисперсия жана туруксуздук сыяктуу салттуу саясаттын градиенттик ыкмаларында табылган кээ бир маселелерди карайт.
Негизги компоненттер
Максат функциясы
PPO RL тапшырмаларында күтүлгөн чогуу алгандагы сыйлыкты максимум көбөйтүүгө умтулат. Анын максаттуу функциясы эки негизги компонентти камтыйт:
-
Саясат функциясы: Бул агенттин берилген мамлекеттердеги аракеттерди тандоо стратегиясын билдирет. Ал көбүнчө πθ(a|s) менен белгиленет, мында θ саясаттын параметрлери.
-
Баалуулук функциясы: Саясат боюнча берилген мамлекеттен күтүлгөн жыйынды сыйлыкты эсептейт. Ал көбүнчө V(лар) менен белгиленет.
Саясатты оптималдаштыруу
PPO саясат параметрлерин жаңыртуу үчүн кесилген суррогат максат функциясын колдонот. Максатты түздөн-түз максималдаштыруунун ордуна, ал жаңы саясат эски саясаттан өтө алыс кетпеши үчүн саясаттын жаңылануусун чектейт. Бул чектөө жаңы саясаттын ыктымалдуулугунун эски саясаттын ыктымалдуулугунун кесилген катышы аркылуу киргизилет.
Башка методдордон артыкчылыгы
-
Стабилдүүлүк: PPO саясатты жаңыртуу үчүн консервативдик механизмди колдонот, бул окутууну туруксуздаштыруучу саясаттын чоң өзгөрүүлөрүнүн коркунучун азайтат.
-
Үлгүнүн натыйжалуулугу: Ваниль саясатынын градиенттери же Ишенимдүү аймак саясатын оптималдаштыруу (TRPO) сыяктуу саясаттын градиентинин башка ыкмаларына салыштырмалуу жакшы көрсөткүчтөргө жетишүү үчүн ал азыраак үлгүлөрдү талап кылат.
-
Жөнөкөйлүк: PPO башка өркүндөтүлгөн алгоритмдерге салыштырмалуу ишке ашырууга жана жөндөөгө салыштырмалуу оңой.
PPO Excel болгон сценарийлер
-
Үзгүлтүксүз аракет мейкиндиктери: PPO туруктуулугу жана бул мейкиндиктерде саясаттын жаңыртуулары менен иштөө жөндөмдүүлүгүнөн улам үзгүлтүксүз аракет мейкиндиктерин эффективдүү башкара алат.
-
Татаал чөйрөлөр: Бул чалгындоо жана эксплуатациялоо эффективдүү балансталышы керек болгон татаал шарттарда жакшы иштейт.
PPO үчүн чакырыктар
-
Үлгүнүн натыйжалуулугу: PPO кээ бир алгоритмдерге караганда үлгү боюнча натыйжалуураак болгону менен, үлгүнүн натыйжалуулугу өтө маанилүү болгон чөйрөлөрдө дагы эле күрөшүшү мүмкүн.
-
Жогорку өлчөмдүү аракет мейкиндиктери: үзгүлтүксүз аракет мейкиндиктерин башкарууга жөндөмдүү болгонуна карабастан, PPO өтө чоң өлчөмдүү аракет мейкиндиктеринде кыйынчылыктарга туш болушу мүмкүн.
PPO Excel программасы мүмкүн болгон чөйрөлөр
-
Робототехника: Роботту башкарууну камтыган тапшырмалар, анын туруктуулугу жана үзгүлтүксүз аракет мейкиндиктерин башкаруу жөндөмдүүлүгүнөн улам PPOдан пайда алып келет.
-
Оюндар: татаал оюн чөйрөлөрүндө, PPO өзүнүн туруктуулугу жана үлгү натыйжалуулугунан улам атаандаштыкка жөндөмдүүлүгүн көрсөттү.
Жалпысынан алганда, PPO үлгүнүн натыйжалуулугу менен туруктуулугунун ортосундагы тең салмактуулукту сактайт, бул аны ар кандай бекемдөө окуу сценарийлеринде ишенимдүү тандоо болуп саналат.
