活出自己，就会发现“人间值得”！读《人间值得》有感

PPO算法，即Proximal Policy Optimization（近端策略优化），是一种在强化学习领域中广泛应用的策略梯度方法。由OpenAI在2017年提出，PPO旨在解决传统策略梯度方法中策略更新过大导致的训练不稳定问题。它通过引入限制策略更新范围的机制，在保证收敛性的同时提高了算法的稳定性和效率。 一、PPO算法简介 PPO算法的核心思想是通过优化一个特定的目标函数来更新策略，但在这个过程中严格限制策略变化的幅度。具体来说，PPO引入了裁剪（Clipping）和信赖域（Trust Region）的概念，以确保策略在更新过程中不会偏离太远，从而保持训练的稳定性。 二、PPO算法的主要变体 PPO算法主要有两种变体：裁剪版（Clipped PPO）和信赖域版（Adaptive KL Penalty PPO）。其中，裁剪版PPO更为常见，它通过裁剪概率比率来限制策略更新的幅度，而信赖域版PPO则使用KL散度作为约束条件，并通过自适应调整惩罚系数来保持策略的稳定更新。PPO算法，即Proximal Policy Optimization（近端策略优化），是一种在强化学习领域中广