强化学习策略算法概览：PG、TRPO与PPO详解

强化学习是机器学习的一个重要分支，它主要关注智能体如何在不断与环境互动的过程中学习最优行为策略，以最大化累积奖励。Policy Gradient (PG) 系列算法作为强化学习中基于策略的方法，提供了不同于基于值函数（如Q-learning和DQN）的独特视角。 Policy-based算法的核心思想是直接优化策略，而不是依赖中间的值函数估计。PG算法是这类方法的代表，其工作原理是根据每个动作导致的回报变化，调整策略参数以增加或减少该动作的概率。这使得算法能够在连续动作空间中更为高效，比如在控制机器人或游戏中的复杂决策问题上表现优秀。它可以支持随机化策略，尤其当价值函数不易计算时，策略函数的估计就显得更为直接。 然而，PG算法也存在一些缺点。首先，由于局部优化，它往往收敛于局部最优解而非全局最优，可能导致训练效率较低。此外，策略的更新过程较为平滑，学习速度相对较慢。 为了克服这些局限，Truncated Relative Policy Optimization (TRPO) 出现了。TRPO的目标是确保策略更新的稳健性，即使微小的参数调整也能带来单调的策略优化。它通过 KL 散度来衡量新旧策略之间的差异，并设置了一个“信任区域”来限制策略更新的幅度，这样可以保证每次更新都在一个相对稳定的范围内，从而避免了策略跳跃导致的性能下降。 PPO (Proximal Policy Optimization) 是另一个重要的改进版本，它结合了TRPO的优点，同时通过引入一个截断的优势函数和动态规划的思想，使得算法更加易于实施和稳定。PPO在实践中取得了良好的效果，尤其是在像humanoid-v2这样的高维环境中，它既能保持学习效率，又能保证收敛性。 总结来说，Policy Gradient系列算法，特别是PG、TRPO和PPO，都是强化学习中基于策略方法的重要组成部分。它们通过直接优化策略，处理连续动作空间，且在某些场景下具有不可替代的优势。尽管存在收敛性和效率的问题，但随着算法的不断改进，这些策略优化方法在复杂任务中显示出了强大的潜力。