强化学习的ppo算法

强化学习的Proximal Policy Optimization (PPO)算法是一种基于策略优化的模型-free（无模型依赖）算法，它由OpenAI在2017年提出。相较于其他强化学习算法，PPO的主要优点在于稳定性好、计算效率高，并且能够有效地处理连续动作空间的问题。

PPO的核心思想是在每一步更新时，通过一个clip操作（即概率比率剪辑）来限制策略梯度的幅度，防止训练过程中突然的大跳跃导致性能急剧下降。这个过程允许算法在探索新策略的同时保持对当前最优策略的一定稳健性。PPO包括以下几个关键步骤：

1. **样本收集**：智能体在一个环境中执行动作并观察奖励，收集一系列状态-动作-奖励样本。
2. **策略评估**：使用旧策略来模拟未来的潜在回报，计算优势函数（advantage value）。
3. **策略更新**：在每个时间步，尝试新的政策与旧政策的比值，并通过clip操作保证新的策略只稍微偏离旧策略。
4. **迭代优化**：重复上述过程，逐步调整策略直到收敛。