Proksimalios politikos optimizavimas (PPO) yra populiarus sustiprinimo mokymosi (RL) algoritmas, naudojamas stabiliai ir efektyviai optimizuoti politiką. Jame sprendžiamos kai kurios tradicinių politikos gradiento metodų problemos, pvz., didelė dispersija ir nestabilumas.
Pagrindiniai komponentai
Tikslo funkcija
PPO siekia padidinti numatomą kaupiamąjį atlygį atliekant RL užduotis. Jo tikslinę funkciją sudaro du pagrindiniai komponentai:
-
Politikos funkcija: Tai reiškia agento strategiją, skirtą veiksmams pasirinkti tam tikrose būsenose. Jis dažnai žymimas πθ(a|s), kur θ yra politikos parametrai.
-
Vertės funkcija: įvertina numatomą kaupiamąjį atlygį iš tam tikros būsenos pagal politiką. Jis dažnai žymimas V (s).
Politikos optimizavimas
PPO naudoja nukirptą pakaitinio tikslo funkciją, kad atnaujintų politikos parametrus. Užuot tiesiogiai padidinęs tikslą, jis apriboja politikos atnaujinimą, kad užtikrintų, jog naujoji politika pernelyg nenukryptų nuo senosios politikos. Šis apribojimas įvedamas naudojant naujos politikos tikimybės ir senosios politikos tikimybės nukirptą santykį.
Privalumai prieš kitus metodus
-
Stabilumas: PPO naudoja konservatyvesnį politikos atnaujinimo mechanizmą, sumažinantį didelių politikos pokyčių, galinčių destabilizuoti mokymą, riziką.
-
Mėginio efektyvumas: norint pasiekti gerų rezultatų, paprastai reikia mažiau mėginių, palyginti su kitais politikos gradiento metodais, pvz., vanilės politikos gradientais arba pasitikėjimo regiono politikos optimizavimu (TRPO).
-
Paprastumas: PPO yra gana lengva įdiegti ir suderinti, palyginti su kai kuriais kitais pažangiais algoritmais.
Scenarijai, kai PPO puikiai veikia
-
Nepertraukiamo veiksmo erdvės: PPO gali efektyviai valdyti nuolatinių veiksmų sritis dėl savo stabilumo ir gebėjimo dirbti su politikos atnaujinimais šiose erdvėse.
-
Sudėtingos aplinkos: gerai veikia sudėtingose aplinkose, kur reikia efektyviai subalansuoti tyrinėjimą ir naudojimą.
PPO iššūkiai
-
Mėginio efektyvumas: nors PPO yra efektyvesnis mėginių ėmimui nei kai kurie algoritmai, jis vis tiek gali sunkiai dirbti aplinkoje, kurioje imties efektyvumas yra labai svarbus.
-
Didelės dimensijos veiksmo erdvės: nepaisant to, kad PPO gali valdyti nepertraukiamų veiksmų erdves, PPO gali susidurti su iššūkiais ypač didelės apimties veiksmų erdvėse.
Aplinkos, kuriose PPO gali veikti Excel
-
Robotika: užduotys, susijusios su roboto valdymu, yra naudingos PPO dėl jo stabilumo ir gebėjimo valdyti nuolatinio veiksmo erdves.
-
Žaidimai: sudėtingose žaidimų aplinkose PPO parodė konkurencingą našumą dėl savo stabilumo ir atrankos efektyvumo.
Apskritai, PPO pasiekia pusiausvyrą tarp imties efektyvumo ir stabilumo, todėl tai yra tvirtas pasirinkimas įvairiuose mokymosi sustiprinimo scenarijuose.
