Проксимальна оптимізація політики (PPO) — це популярний алгоритм навчання з підкріпленням (RL), який використовується для оптимізації політик стабільним і ефективним способом. Він вирішує деякі проблеми, які виникають у традиційних методах градієнта політики, як-от висока дисперсія та нестабільність.
Ключові компоненти
Цільова функція
PPO має на меті максимізувати очікувану сукупну винагороду в завданнях RL. Його цільова функція включає дві основні складові:
-
Функція політики: представляє стратегію агента для вибору дій у заданих станах. Його часто позначають як πθ(a|s), де θ – параметри політики.
-
Функція значення: оцінює очікувану кумулятивну винагороду від певного стану відповідно до політики. Його часто позначають V(s).
Оптимізація політики
PPO використовує обрізану сурогатну цільову функцію для оновлення параметрів політики. Замість того, щоб безпосередньо максимізувати ціль, він обмежує оновлення політики, щоб гарантувати, що нова політика не надто сильно відхиляється від старої політики. Це обмеження вводиться через обрізане співвідношення ймовірності нової політики до ймовірності старої політики.
Переваги перед іншими методами
-
Стабільність: PPO використовує більш консервативний механізм оновлення політики, що зменшує ризик великих змін політики, які можуть дестабілізувати навчання.
-
Ефективність вибірки: зазвичай потрібна менша кількість зразків для досягнення хорошої продуктивності порівняно з іншими методами градієнта політики, такими як градієнти політики Vanilla або оптимізація політики довірчого регіону (TRPO).
-
Простота: PPO відносно легко реалізувати та налаштувати порівняно з деякими іншими розширеними алгоритмами.
Сценарії, коли PPO Excels
-
Простори безперервної дії: PPO може ефективно обробляти простори безперервної дії завдяки своїй стабільності та здатності працювати з оновленнями політики в цих просторах.
-
Складне середовище: добре працює в складному середовищі, де розвідка та експлуатація повинні бути ефективно збалансовані.
Виклики для PPO
-
Ефективність вибірки: хоча PPO є більш ефективною для вибірки, ніж деякі алгоритми, вона може мати проблеми в середовищах, де ефективність вибірки є вирішальною.
-
Простори дій великого розміру: незважаючи на здатність обробляти простори безперервних дій, PPO може зіткнутися з проблемами в просторах надзвичайно великих розмірів.
Середовища, де PPO може Excel
-
Робототехніка: завдання, пов’язані з керуванням роботом, отримують переваги від PPO завдяки його стабільності та здатності обробляти простори безперервної дії.
-
Ігри: у складних ігрових середовищах PPO продемонстрував конкурентоспроможність завдяки своїй стабільності та ефективності вибірки.
Загалом PPO забезпечує баланс між ефективністю вибірки та стабільністю, що робить його надійним вибором у різних сценаріях навчання з підкріпленням.
