ppo算法actor的损失函数

PPO (Proximal Policy Optimization) 算法是一种用于强化学习的优化策略，其中Actor部分负责选择动作。Actor的损失函数通常称为Policy Loss，其目标是最大化期望奖励。在PPO中，Actor的损失函数设计得相对复杂，它结合了两个关键组件：

1. **旧策略值函数**（Surrogate Objective）：这个部分试图让新策略比旧策略更优，但同时又不会跳跃太大，以防导致训练不稳定。它通常用Clipped Surrogate Objective表示，公式如下：
\[ L_{clip}(\theta) = \mathbb{E}_{t}[min(r_t(\theta)\hat{A}_t, clip(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon)\hat{A}_t)] \]
其中 \( r_t(\theta) \) 是策略参数\( \theta \)下的优势函数估计 \( \hat{A}_t \)，\( clip() \) 函数限制了新策略更新的幅度。

2. **熵奖励**（Entropy Regularization）：为了鼓励探索，通常会添加对策略熵的惩罚项，以保持一定的随机性：
\[ H(\pi_\theta) = -\mathbb{E}_{\pi}[log(\pi(a|s;\theta))] \]
所以完整的Actor损失函数可能是：
\[ J(\theta) = L_{clip}(\theta) + \lambda H(\pi_\theta) \]

这里的 \( \lambda \) 是控制探索与利用平衡的超参数。