ppo算法简单实例 带完整代码和代码注释

PPO（Proximal Policy Optimization）是一种在强化学习中常用的模型-free（无模型）优化算法，它通过策略梯度来更新策略网络。这里是一个简单的PPO算法的Python实现（使用PyTorch库），包括训练环境设置、策略网络、以及核心的PPO更新步骤。由于篇幅原因，我将给出关键部分的代码，并附带简要解释。

import torch
import gym

# 定义超参数
gamma = 0.99  # 奖励折扣率
clip_ratio = 0.2  # 剪切范围
num_epochs = 5  # 训练轮数
episodes_per_epoch = 10  # 每轮次的episode数
batch_size = 64  # 批量大小

# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 空的策略网络（简化版）
class PolicyNetwork(torch.nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super().__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, 64)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(64, action_dim)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return torch.softmax(self.fc2(x), dim=1)  # 输出动作概率分布

policy_net = PolicyNetwork(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=3e-4)
ppo_loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()

def ppo_update(data):
    old_states, actions, rewards, new_states, dones = data

    # 新旧策略网络计算当前状态下的action log prob
    old_log_probs = policy_net(old_states).gather(1, actions.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)
    new_log_probs = policy_net(new_states).gather(1, actions.unsqueeze(-1)).squeeze(-1)

    # 根据新的策略计算优势值
    values = policy_net(new_states).mean(dim=1)
    returns = calculate_advantages(rewards, values, dones, gamma)

    # Clipped PPO objective
    ratios = (new_log_probs - old_log_probs).exp()
    surr1 = ratios * returns
    surr2 = torch.clamp(ratios, 1 - clip_ratio, 1 + clip_ratio) * returns
    loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 训练函数
def train():
    for epoch in range(num_epochs):
        total_reward = 0
        for _ in range(episodes_per_epoch):
            states = env.reset()  # 获取初始状态
            done = False
            episode_data = []

            while not done:
                # 推荐行动并获取奖励
                state = torch.tensor(states, dtype=torch.float32)
                action_probs = policy_net(state)
                action = torch.multinomial(action_probs, num_samples=1).item()  # 随机采样
                next_state, reward, done, _ = env.step(action)
                total_reward += reward

                # 存储数据用于后向传播
                episode_data.append((states, action, reward, next_state, done))

                states = next_state

            if len(episode_data) > batch_size:
                # 进行一次PPO更新
                ppo_update(episode_data)

        print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Total Reward: {total_reward}")

if __name__ == "__main__":
    train()

这个示例简化了部分细节，实际应用中还需要添加一些功能，如存储过程、评估策略等。此外，对于复杂的环境，通常需要更精细的网络结构和更多的调试调整。如果你对特定部分有疑问，或者想了解如何应用到具体项目上，可以提问：