Tối ưu hóa chính sách gần nhất (PPO) là một thuật toán phổ biến trong học tăng cường (RL) dùng để tối ưu hóa chính sách một cách ổn định và hiệu quả. Nó giải quyết một số vấn đề được tìm thấy trong các phương pháp chuyển đổi chính sách truyền thống như độ sai lệch cao và tính không ổn định.
Thành phần chính
Hàm mục tiêu
PPO nhằm mục đích tối đa hóa phần thưởng tích lũy dự kiến trong các nhiệm vụ RL. Hàm mục tiêu của nó bao gồm hai thành phần chính:
-
Chức năng chính sách: Điều này thể hiện chiến lược của tác nhân trong việc lựa chọn các hành động ở các trạng thái nhất định. Nó thường được biểu thị bằng πθ(a|s), trong đó θ là các tham số của chính sách.
-
Hàm giá trị: Ước tính phần thưởng tích lũy dự kiến từ một trạng thái nhất định theo chính sách. Nó thường được ký hiệu là V(s).
Tối ưu hóa chính sách
PPO sử dụng hàm mục tiêu thay thế được cắt bớt để cập nhật các tham số chính sách. Thay vì trực tiếp tối đa hóa mục tiêu, nó hạn chế cập nhật chính sách để đảm bảo rằng chính sách mới không đi quá xa so với chính sách cũ. Ràng buộc này được đưa ra thông qua tỷ lệ bị cắt bớt giữa xác suất chính sách mới và xác suất chính sách cũ.
Ưu điểm so với các phương pháp khác
-
Tính ổn định: PPO sử dụng cơ chế cập nhật chính sách thận trọng hơn, giảm nguy cơ thay đổi chính sách lớn có thể gây bất ổn cho hoạt động đào tạo.
-
Hiệu suất mẫu: Có xu hướng cần ít mẫu hơn để đạt được hiệu suất tốt so với các phương pháp chuyển màu chính sách khác như chuyển màu chính sách cơ bản hoặc Tối ưu hóa chính sách vùng tin cậy (TRPO).
-
Đơn giản: PPO tương đối dễ thực hiện và điều chỉnh so với một số thuật toán nâng cao khác.
Các kịch bản trong đó PPO vượt trội
-
Không gian hành động liên tục: PPO có thể xử lý các không gian hành động liên tục một cách hiệu quả nhờ tính ổn định và khả năng hoạt động với các cập nhật chính sách trong các không gian này.
-
Môi trường phức tạp: Nó hoạt động tốt trong môi trường phức tạp, nơi việc thăm dò và khai thác cần được cân bằng một cách hiệu quả.
Những thách thức đối với PPO
-
Hiệu suất mẫu: Mặc dù PPO có hiệu quả mẫu cao hơn một số thuật toán nhưng nó vẫn có thể gặp khó khăn trong những môi trường mà hiệu quả mẫu là rất quan trọng.
-
Không gian hành động chiều cao: Mặc dù có thể xử lý các không gian hành động liên tục, PPO có thể phải đối mặt với những thách thức trong không gian hành động chiều cực cao.
Môi trường nơi PPO có thể Excel
-
Robotics: Các nhiệm vụ liên quan đến điều khiển robot được hưởng lợi từ PPO nhờ tính ổn định và khả năng xử lý các không gian hành động liên tục.
-
Trò chơi: Trong môi trường trò chơi phức tạp, PPO đã thể hiện hiệu suất cạnh tranh nhờ tính ổn định và hiệu quả mẫu.
Nhìn chung, PPO đạt được sự cân bằng giữa hiệu quả và độ ổn định của mẫu, khiến nó trở thành một lựa chọn mạnh mẽ trong các tình huống học tăng cường khác nhau.
