การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายใกล้เคียง (PPO) ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายใกล้เคียง (PPO) เป็นอัลกอริทึมยอดนิยมในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) ที่ใช้ในการปรับนโยบายให้เหมาะสมในลักษณะที่เสถียรและมีประสิทธิภาพ กล่าวถึงปัญหาบางอย่างที่พบในวิธีการไล่ระดับนโยบายแบบดั้งเดิม เช่น ความแปรปรวนสูงและความไม่เสถียร

ส่วนประกอบหลัก

ฟังก์ชั่นวัตถุประสงค์

PPO มุ่งหวังที่จะ เพิ่มรางวัลสะสมที่คาดหวังในงาน RL ให้สูงสุด หน้าที่วัตถุประสงค์เกี่ยวข้องกับสององค์ประกอบหลัก:

• ฟังก์ชันนโยบาย: นี่แสดงถึงกลยุทธ์ของตัวแทนในการเลือกการดำเนินการตามสถานะที่กำหนด มักเขียนแทนด้วย π_θ(a|s) โดยที่ θ คือพารามิเตอร์ของนโยบาย

• ฟังก์ชันมูลค่า: ประมาณการรางวัลสะสมที่คาดหวังจากสถานะที่กำหนดภายใต้นโยบาย มักเขียนแทนด้วย V(s)

การเพิ่มประสิทธิภาพนโยบาย

PPO ใช้ฟังก์ชันวัตถุประสงค์ตัวแทนที่ถูกตัดเพื่ออัปเดตพารามิเตอร์นโยบาย แทนที่จะเพิ่มวัตถุประสงค์โดยตรงให้สูงสุด จำกัดการอัปเดตนโยบายเพื่อให้แน่ใจว่านโยบายใหม่จะไม่เบี่ยงเบนไปจากนโยบายเก่ามากเกินไป ข้อจำกัดนี้ถูกนำมาใช้ผ่านความน่าจะเป็น นโยบายใหม่ ต่อ นโยบายเก่า ความน่าจะเป็น

ข้อดีเหนือวิธีอื่น

• ความเสถียร: PPO ใช้กลไกการอัปเดตนโยบายที่อนุรักษ์นิยมมากขึ้น ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการเปลี่ยนแปลงนโยบายขนาดใหญ่ที่อาจทำให้การฝึกอบรมไม่มั่นคง

• ประสิทธิภาพตัวอย่าง: มีแนวโน้มที่จะต้องใช้ตัวอย่างน้อยลงเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดี เมื่อเทียบกับวิธีการไล่ระดับนโยบายอื่นๆ เช่น การไล่ระดับนโยบายวานิลลา หรือการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายขอบเขตความน่าเชื่อถือ (TRPO)

• ความเรียบง่าย: PPO นั้นค่อนข้างง่ายต่อการใช้งานและปรับแต่ง เมื่อเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมขั้นสูงอื่นๆ

สถานการณ์ที่ PPO Excels

• พื้นที่การดำเนินการต่อเนื่อง: PPO สามารถจัดการพื้นที่การดำเนินการต่อเนื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากความเสถียรและความสามารถในการทำงานกับการอัปเดตนโยบายในพื้นที่เหล่านี้

• สภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน: ทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนซึ่งการสำรวจและการแสวงหาผลประโยชน์จำเป็นต้องมีความสมดุลอย่างมีประสิทธิภาพ

ความท้าทายสำหรับ PPO

• ประสิทธิภาพของตัวอย่าง: แม้ว่า PPO จะมีประสิทธิภาพในการสุ่มตัวอย่างมากกว่าอัลกอริธึมบางตัว แต่ก็ยังอาจประสบปัญหาในสภาพแวดล้อมที่ประสิทธิภาพของตัวอย่างเป็นสิ่งสำคัญ

• พื้นที่แอคชั่นมิติสูง: แม้ว่าจะสามารถจัดการกับพื้นที่แอคชั่นต่อเนื่องได้ แต่ PPO ก็อาจเผชิญกับความท้าทายในพื้นที่แอคชั่นมิติที่สูงมาก

สภาพแวดล้อมที่ PPO อาจ Excel

• วิทยาการหุ่นยนต์: งานที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมหุ่นยนต์จะได้รับประโยชน์จาก PPO เนื่องจากความเสถียรและความสามารถในการจัดการกับพื้นที่ปฏิบัติการต่อเนื่อง

• เกม: ในสภาพแวดล้อมของเกมที่ซับซ้อน PPO ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการแข่งขันเนื่องจากความเสถียรและประสิทธิภาพของตัวอย่าง

โดยรวมแล้ว PPO มีความสมดุลระหว่างประสิทธิภาพของตัวอย่างและความเสถียร ทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งในสถานการณ์การเรียนรู้แบบเสริมกำลังต่างๆ