Yakınsal Politika Optimizasyonu (PPO), politikaları istikrarlı ve verimli bir şekilde optimize etmek için kullanılan takviyeli öğrenmede (RL) popüler bir algoritmadır. Geleneksel politika değişim yöntemlerinde bulunan yüksek değişkenlik ve istikrarsızlık gibi bazı sorunları ele almaktadır.
Temel Bileşenler
Amaç İşlevi
PPO, RL görevlerinde beklenen kümülatif ödülü en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır. Amaç fonksiyonu iki ana bileşenden oluşur:
-
İlke İşlevi: Bu, aracının belirli durumlardaki eylemleri seçme stratejisini temsil eder. Genellikle πθ(a|s) ile gösterilir; burada θ politikanın parametreleridir.
-
Değer Fonksiyonu: Politika kapsamında belirli bir durumdan beklenen kümülatif ödülü tahmin eder. Genellikle V(s) ile gösterilir.
Politika Optimizasyonu
PPO, politika parametrelerini güncellemek için kırpılmış bir yedek hedef işlevi kullanır. Hedefi doğrudan en üst düzeye çıkarmak yerine, yeni politikanın eski politikadan çok fazla sapmamasını sağlamak için politika güncellemesini kısıtlar. Bu kısıtlama, yeni politika olasılığının eski politika olasılığına kırpılmış oranı yoluyla getirilir.
Diğer Yöntemlere Göre Avantajları
-
İstikrar: PPO, eğitimin istikrarını bozabilecek büyük politika değişiklikleri riskini azaltan daha muhafazakar bir politika güncelleme mekanizması kullanır.
-
Örnek Verimliliği: Vanilya politika değişimleri veya Güven Bölgesi Politika Optimizasyonu (TRPO) gibi diğer politika değişim yöntemleriyle karşılaştırıldığında iyi bir performans elde etmek için daha az örnek gerektirir.
-
Basitlik: PPO'nun uygulanması ve ayarlanması diğer bazı gelişmiş algoritmalarla karşılaştırıldığında nispeten kolaydır.
PPO Excel'lerinin olduğu senaryolar
-
Sürekli Eylem Alanları: PPO, kararlılığı ve bu alanlardaki politika güncellemeleriyle çalışabilme yeteneği nedeniyle sürekli eylem alanlarını etkili bir şekilde yönetebilir.
-
Karmaşık Ortamlar: Keşif ve kullanımın verimli bir şekilde dengelenmesi gereken karmaşık ortamlarda iyi performans gösterir.
PPO için Zorluklar
-
Örnek Verimliliği: PPO örnek açısından bazı algoritmalara göre daha verimli olsa da örnek verimliliğinin çok önemli olduğu ortamlarda hâlâ zorluk yaşayabilir.
-
Yüksek Boyutlu Aksiyon Alanları: PPO, sürekli aksiyon alanlarını yönetebilmesine rağmen son derece yüksek boyutlu aksiyon alanlarında zorluklarla karşılaşabilir.
PPO'nun Excel yapabileceği ortamlar
-
Robotik: Robot kontrolünü içeren görevler, kararlılığı ve sürekli eylem alanlarını idare edebilme yeteneği nedeniyle PPO'dan yararlanır.
-
Oyunlar: Karmaşık oyun ortamlarında PPO, kararlılığı ve örnek verimliliği nedeniyle rekabetçi bir performans göstermiştir.
Genel olarak PPO, örnek verimliliği ile kararlılık arasında bir denge kurar ve bu da onu çeşitli takviyeli öğrenme senaryolarında sağlam bir seçim haline getirir.
