Optimierter Proximal-Policy-Algorithmus (PPO)

Proximal Policy Optimization (PPO) ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus, der die Probleme des instabilen Trainings und der geringen Stichprobeneffizienz beim Deep Reinforcement Learning lösen soll. Der PPO-Algorithmus basiert auf Richtliniengradienten und schult Agenten durch die Optimierung von Strategien zur Maximierung langfristiger Erträge. Im Vergleich zu anderen Algorithmen bietet PPO die Vorteile der Einfachheit, Effizienz und Stabilität und wird daher häufig in Wissenschaft und Industrie eingesetzt. PPO verbessert den Trainingsprozess durch zwei Schlüsselkonzepte: proximale Richtlinienoptimierung und Scherung der Zielfunktion. Die Optimierung der proximalen Richtlinien gewährleistet die Trainingsstabilität, indem sie die Größe der Richtlinienaktualisierungen begrenzt, um sicherzustellen, dass jede Aktualisierung innerhalb eines akzeptablen Bereichs liegt. Die Scherzielfunktion ist die Kernidee des PPO-Algorithmus. Bei der Aktualisierung der Richtlinie wird die Scherzielfunktion verwendet, um den Umfang der Richtlinienaktualisierung einzuschränken und übermäßige Aktualisierungen zu vermeiden, die zu instabilem Training führen. Der PPO-Algorithmus zeigt in der Praxis eine gute Leistung

Im PPO-Algorithmus wird die Richtlinie durch ein neuronales Netzwerk dargestellt. Neuronale Netze akzeptieren den aktuellen Zustand als Eingabe und geben für jede verfügbare Aktion einen Wahrscheinlichkeitswert aus. Bei jedem Zeitschritt wählt der Agent eine Aktion basierend auf der vom Richtliniennetzwerk ausgegebenen Wahrscheinlichkeitsverteilung aus. Der Agent führt dann die Aktion aus und beobachtet den nächsten Zustand und das nächste Belohnungssignal. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis die Mission abgeschlossen ist. Durch die Wiederholung dieses Prozesses kann der Agent lernen, wie er basierend auf dem aktuellen Status die optimale Aktion auswählt, um die kumulative Belohnung zu maximieren. Der PPO-Algorithmus gleicht die Erforschung und Nutzung von Strategien aus, indem er die Schrittgröße und die Aktualisierungsamplitude von Strategieaktualisierungen optimiert und so die Stabilität und Leistung des Algorithmus verbessert.

Die Kernidee des PPO-Algorithmus besteht darin, die Methode der proximalen Richtlinienoptimierung zur Richtlinienoptimierung zu verwenden, um das Problem der Leistungseinbuße durch zu aggressive Richtlinienaktualisierungen zu vermeiden. Insbesondere verwendet der PPO-Algorithmus eine Scherfunktion, um den Unterschied zwischen der neuen Richtlinie und der alten Richtlinie innerhalb eines bestimmten Bereichs zu begrenzen. Diese Scherfunktion kann linear, quadratisch oder exponentiell usw. sein. Durch die Verwendung der Scherfunktion kann der PPO-Algorithmus die Intensität von Richtlinienaktualisierungen ausgleichen und so die Stabilität und Konvergenzgeschwindigkeit des Algorithmus verbessern. Diese Methode der proximalen Richtlinienoptimierung ermöglicht es dem PPO-Algorithmus, bei Verstärkungslernaufgaben eine gute Leistung und Robustheit zu zeigen.

Der Kern des PPO-Algorithmus (Proximal Policy Optimization) besteht darin, die Anpassungsfähigkeit der Richtlinie in der aktuellen Umgebung durch Aktualisierung der Parameter des Richtliniennetzwerks zu verbessern. Insbesondere aktualisiert der PPO-Algorithmus die Parameter des Richtliniennetzwerks durch Maximieren der PPO-Zielfunktion. Diese Zielfunktion besteht aus zwei Teilen: Der eine ist das Optimierungsziel der Strategie, das darin besteht, die langfristigen Erträge zu maximieren. Der andere ist ein Einschränkungsterm, der verwendet wird, um den Unterschied zwischen der aktualisierten Strategie und der ursprünglichen Strategie zu begrenzen. Auf diese Weise kann der PPO-Algorithmus die Parameter des Richtliniennetzwerks effektiv aktualisieren, die Leistung der Richtlinie verbessern und gleichzeitig die Stabilität gewährleisten.

Im PPO-Algorithmus verwenden wir eine Technik namens Clipping, um den Unterschied zwischen der aktualisierten Richtlinie und der ursprünglichen Richtlinie einzuschränken. Konkret vergleichen wir die aktualisierte Richtlinie mit der ursprünglichen Richtlinie und begrenzen den Unterschied zwischen ihnen auf einen kleinen Schwellenwert. Der Zweck dieser Bereinigungstechnologie besteht darin, sicherzustellen, dass die aktualisierte Richtlinie nicht zu weit von der ursprünglichen Richtlinie entfernt ist, wodurch übermäßige Aktualisierungen während des Trainingsprozesses vermieden werden, die zu Trainingsinstabilität führen würden. Durch Clipping-Techniken sind wir in der Lage, das Ausmaß der Aktualisierungen auszugleichen und Trainingsstabilität und -konvergenz sicherzustellen.

Der PPO-Algorithmus nutzt empirische Daten, indem er mehrere Trajektorien abtastet, wodurch die Probeneffizienz verbessert wird. Während des Trainings werden mehrere Trajektorien abgetastet und dann zur Schätzung der langfristigen Belohnung und des Gradienten der Richtlinie verwendet. Diese Stichprobentechnik kann die Varianz während des Trainings verringern und dadurch die Stabilität und Effizienz des Trainings verbessern.

Das Optimierungsziel des PPO-Algorithmus besteht darin, die erwartete Rendite zu maximieren, wobei sich Rendite auf die kumulative Belohnung bezieht, die nach der Ausführung einer Reihe von Aktionen ausgehend vom aktuellen Status erzielt wird. Der PPO-Algorithmus verwendet eine Methode namens „Wichtigkeitsstichprobe“, um den Richtliniengradienten abzuschätzen. Das heißt, für den aktuellen Status und die aktuelle Aktion wird das Wahrscheinlichkeitsverhältnis der aktuellen Richtlinie und der alten Richtlinie verglichen, als Gewicht verwendet und mit multipliziert Belohnungswert und schließlich den politischen Gradienten erhalten.

Kurz gesagt ist der PPO-Algorithmus ein effizienter, stabiler und einfach zu implementierender Strategieoptimierungsalgorithmus, der sich zur Lösung kontinuierlicher Steuerungsprobleme eignet. Es verwendet Methoden zur proximalen Richtlinienoptimierung, um das Ausmaß von Richtlinienaktualisierungen zu steuern, und verwendet Wichtigkeitsstichproben- und Wertfunktionsbeschneidungsmethoden, um Richtliniengradienten abzuschätzen. Die Kombination dieser Techniken sorgt dafür, dass der PPO-Algorithmus in einer Vielzahl von Umgebungen gut funktioniert, was ihn derzeit zu einem der beliebtesten Reinforcement-Learning-Algorithmen macht.

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