本博客代码参考了《动手学强化学习-PPO》

PPO算法是在Actor-Critic的基础上进行训练目标的调整。其改进的地方在于对每次参数更新进行了限制。

PPO 是 TRPO 的一种改进算法，它在实现上简化了 TRPO 中的复杂计算，并且它在实验中的性能大多数情况下会比 TRPO 更好，因此目前常被用作一种常用的基准算法。需要注意的是，TRPO 和 PPO 都属于在线策略学习算法，即使优化目标中包含重要性采样的过程，但其只是用到了上一轮策略的数据，而不是过去所有策略的数据。

---

---

PPO

策略网络定义

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass PolicyNet(nn.Module):def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim):super(PolicyNet, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim)self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, action_dim)def forward(self,x):x = F.relu(self.fc1(x))return F.softmax(self.fc2(x),dim=1)

可以看到PPO算法中的策略网络输出的是对应的动作概率，从最后一行代码中可以识别出F.softmax(self.fc2(x),dim=1)

价值网络定义

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass ValueNet(nn.Module):def __init__(self, state_dim, hidden_dim):super(ValueNet, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(state_dim, hidden_dim)self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, 1)def forward(self,x):x = F.relu(self.fc1(x))return self.fc2(x)

PPO算法与Actor-Critic算法一样，其价值网络仅用来进行价值估计。所以其最后的输出的维度是一维，从self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, 1)可以看出

PPO算法整体结构

class PPO:def __init__(self, state_dim, hidden_dim, action_dim,actor_lr, critic_lr, gamma, lmbda, epochs, eps, device):self.actor = PolicyNet(state_dim, hidden_dim, action_dim)self.critic = ValueNet(state_dim, hidden_dim)self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(lr = actor_lr)self.critic_optimizer = torch.optim.Adam(lr = critic_lr)self.device = deviceself.eps = epsself.lmbda = lmbdaself.epochsdef take_action(state):state = torch.tensor([state].dtype=torch.float).to(self.device)probs = self.actor(state)action_dist = torch.distributions.Categorical(x)action = action_dist.sample()return action.item()def update(self,transition_dict):states = torch.tensor(transition_dict['satats'],dtype=torch.float).to(self.device)actions torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1,1).to(self.device)rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'],dtype=torch.float).view(-1,1).to(self.device)next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'],dtype=torch.float).to(self.device)dones = torch.tensor[transition_dict['dones'],dtype=torch.float).view(-1,1).to(self.device)# 计算td targettd_target = rewards + self.gamma*self.critic(next_states)td_delta = td_target - self.critic(states)advantages = rf_utils(self.gamma, self.lmbda, td_delta.cpu()).to(self.device))old_log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1,actions)).detach() # 参数更新之后，就不是当前策略的函数了，所以要进行detach()进行梯度截断for _ in range(self.epochs):log_probs = torch.log(self.actor(states).gather(1,actions))ratio = torch.exp(log_probs - old_log_probs)surr1 = ratio*advantagessurr2 = torch.clamp(ratio, 1 -self.eps, 1+self.eps)*advantagesactor_loss = torch.mean(-torch.min(surr1, surr2))critic_loss = torch.mean(torch.mse_loss(self.critic(states), td_target.detach()))self.criti_optimizer.zero_grad()self.actor_optimizer.zero_grad()actor_loss.backward()critic_loss.backward()self.critic_optimizer.step()self.actor_optimizer.step()

参数更新

PPO算法相比于Actor-Critic在参数更新部分有两个重要的调整：1. 近端策略优化； 2. 重要性采样

截断

PPO 的另一种形式 PPO-截断（PPO-Clip）更加直接，它在目标函数中进行限制，以保证新的参数和旧的参数的差距不会太大，即：
$\arg {\max }_{\theta }{\mathbb{E}}_{s\sim \nu }{\mathbb{E}}_{a\sim {\pi }_{{\theta }_k}(\cdot |s)}\left[\min \left(\frac{{\pi }_{\theta }(a|s)}{{\pi }_{{\theta }_k}(a|s)}{A}^{{\pi }_{{\theta }_k}}(s,a),\mathrm{clip}\left(\frac{{\pi }_{\theta }(a|s)}{{\pi }_{{\theta }_k}(a|s)},1-ϵ,1+ϵ\right)A^{{\pi }_{{\theta }_k}}(s,a)\right)\right]$
其中 $\mathrm{clip}(x,l,r):=\max (\min (x,r),l)$ ，即把 $\text{x}$ 限制在 $[l,r]$ 内。上式中是一个超参数，表示进行截断（clip）的范围。

如果$A^{{\pi }_{{\theta }_k}}(s,a)>0$，说明这个动作的价值高于平均，最大化这个式子会增大$\frac{{\pi }_{\theta }(a|s)}{{\pi }_{{\theta }_k}(a|s)}$，但不会让其超过$1+ϵ$。反之，如果$A^{{\pi }_{{\theta }_k}}(s,a)<0$，最大化这个式子会减小$\frac{{\pi }_{\theta }(a|s)}{{\pi }_{{\theta }_k}(a|s)}$ ，但不会让其超过$1-\epsilon $。如下图所示

代码surr2 = torch,clamp(ratio, 1- self.eps, 1+ self.eps)*advantages 和 代码actor_loss = torch.mean(- torch.min(surr1, surr2))提现了截断的思想

重要性采样

PPO中使用了重要性采样，从而一定程度上缓解了样本使用效率低的问题，提高了单次样本参与模型参数训练的次数。重要性采样的公式推导，与蒙特卡洛的近似分布有关。尽管重要性采样允许PPO算法使用单轮样本进行多次训练，但是PPO算法更偏向于 on-policy。参考博客
代码ratio = torch.exp(log_probs - old_log_probs)其中的ratio就是重要性采样因子，通过该因子，从而调整出新策论与旧策略的分布差异。

在线训练

def train_on_policy_agent(agent, env, num_episodes):return_list = []for i in range(10):with tqdm(total = int(num_episodes/10),desc='Iteration %d':% i) as pbar:for i_episode in range(int(episode/10)):state = env.reset()transition_dict = {'states':[],'actions':[],'next_state'=[],'rewards':[],'dones':[]}episode_return = 0done = False while not done:action = agent.take_action(state)next_state,reward, done, _ = agent.take_action(state)transition_dict['states'].append(state)transition_dict['actions'].append(action)transition_dict['next_states'].append(next_state)transition_dict['rewards'].append(reward)transition_dict['dones'].append(done)state = next_stateepisode_return += rewardreturn_list.append(episode_return)agent.update(transition_dict)if (i+i_episode)%10 == 0:pbar.set_postfix({'episode': '%d' % (num_episodes/10 * i + i_episode+1), 'return': '%.3f' % np.mean(return_list[-10:])})bar.update(1)return return_list

由于PPO是on-policy类型的强化学习，所以训练PPO参数需要使用在线策略学习方式，即每次与环境交互一轮之后，就要根据交互收集到的轨迹transition进行一次参数更新，体现在代码agent.update(transition_dict。

一些概念

• Q-learning、DQN 及 DQN 改进算法都是基于价值（value-based）, 他们通过选择最大价值动作来与环境交互

• Actor-Critic 结合了两者的特点，Reinforce 作为 Actor 部分， DQN 作为 Critic 部分，从而结合了两者的有点

• Reinforce、Actor-Critic 通过 SARSA 样本数据进行训练，所以他们是 on-policy基于策略，也就是学习一个策略，从策略中进行动作概率分布抽样

• REINFORCE 算法基于蒙特卡洛采样，只能在序列结束后进行更新, Actor-Critic 算法则可以在每一步之后都进行更新，并且不对任务的步数做限制。

• TRPO 是在 Actor-Critic 的基础上加入了更新幅度限，也就是制信任区域（trust region），从而避免模型效果的震荡。

• PPO 是 TRPO 的改良版， 基于 TRPO 的思想，但是 PPO算法实现更加简单,没有TRPO 的计算那么复杂和远算量那么大。

• PPO 有两种形式，一是 PPO-惩罚，二是 PPO-截断,

• PPO-截断总是比 PPO-惩罚表现得更好, 大量实验表明。

• REINFORCE、Actor-Critic 以及两个改进算法——TRPO 和 PPO, 这类算法有一个共同的特点：它们都是在线策略算法，这意味着它们的样本效率（sample efficiency）比较低。

• TRPO（trust region policy optimization，TRPO）。当策略网络是深度模型时，沿着策略梯度更新参数，很有可能由于步长太长，策略突然显著变差，进而影响训练效果。针对这个问题，考虑在更新时找到一块信任区域（trust region），在这个区域上更新策略时能够得到某种策略性能的安全性保证，这就是信任区域策略优化（trust region policy optimization，TRPO）算法的主要思想。TRPO 算法在 2015 年被提出，它在理论上能够保证策略学习的性能单调性，并在实际应用中取得了比策略梯度算法更好的效果。

• Policy Base 与 Value Base

• • Policy-Base (基于策略） 通过环境，直接输出下一步要采取的各种动作的概率，然后根据概率采取行动，所以每种动作都有可能被选中，只是可能性不同。如，Policy Gradients等。
• • Value-Based RL（基于价值）
    输出所有动作的价值，根据最高价值来选择动作。如，Q learning 、DQN等。（对于不连续的动作，这两种方法都可行，但如果是连续的动作基于价值的方法是不能用的，我们只能用一个概率分布在连续动作中选择特定的动作）。
• • Actor-Critic （主要基于策略，价值作为辅助）
    结合这两种方法建立一种Actor-Critic的方法，基于概率会给出做出的动作，基于价值会对做出的动作进行评分，是二者的综合，但更偏向于策略模型领域。

• on-policy 与 off-policy 的异同点。 无论是在线策略（on-policy）算法还是离线策略（off-policy）算法，都有一个共同点：智能体在训练过程中可以不断和环境交互，得到新的反馈数据。二者的区别主要在于在线策略算法会直接使用这些反馈数据，而离线策略算法会先将数据存入经验回放池中，需要时再采样

• Model-Based和Model-Free 是关于如何对环境建模和学习的方法。Model-Based建立模型，Model-Free直接学习策略或价值函数。

• Q-learning 与 Sarsa

• • 为什么 Q learning 能够使用Exprience replay 而 Sarsa 不能使用Exprience replay。 Q-learning的目标是求解“真正”的$Q^{\ast }(s,a)$ ，而Sarsa的目标则是求解$Q_{\pi }(s,a)$ 。在Q-learning中，我们一般会采用experience replay技术，即准备一个数据库并不断把Agent新产生的$(s,a,r,s^{\prime })$ 数据集存入数据库中。我们每次会从数据库中随机抽取一个batch的数据集用以训练，这意味着每次训练时我们用到的数据集可能是Agent在很久以前产生的。但是，无论我们用到的数据是Agent在训练中的哪一个阶段产生的，数据都是服从环境分布的，所以它们当然都可以被用以训练。
• • Sarsa 类型为什么是 on-policy 在线策略学习。 在Sarsa中，情况则与Q-learning很不一样。对于$(s,a,r,s^{\prime },a^{\prime })$ 的训练数据集，我们不但要求$(r,s^{\prime })$ 应该服从环境分布，也要求 $a^{\prime }$ 必须服从$\pi$ 关于$s^{\prime }$ 的条件分布。在训练中，Q表的内容会不断被改变，所以Agent产生数据的策略 也会不断被改变。这意味在Agent过去产生的 $(s,a,r,s^{\prime },a^{\prime })$ 中，$(s^{\prime },a^{\prime })$ 可能不服从现在策略 $\pi$ 对应的条件分布，因此Agent在过去产生的数据就不能用以现在的训练。 由于上述的原因，我们不能在Sarsa中采用experience replay。在训练中，设当前Agent产生数据的策略为 $\pi$ 。我们可以一次性用Agent产生大量服从环境及 $\pi$ 分布的数据，并用这些数据来进行训练。而训练过后，Q表的内容发生了变化，这意味着Agent产生数据的策略变成了与 $\pi$ 不同的 ${\pi }^{\prime }$ 。这时，刚才那些服从环境与 $\pi$ 分布的 $(s,a,r,s^{\prime },a^{\prime })$ 数据就变得不再有价值，我们只能将其丢弃。接下来，我们就要让Agent用当前产生数据的策略 继续产生大量的数据，并进行下一步的训练。

• off-line （离线学习）的应用场景。 在现实生活中的许多场景下，让尚未学习好的智能体和环境交互可能会导致危险发生，或是造成巨大损失。例如，在训练自动驾驶的规控智能体时，如果让智能体从零开始和真实环境进行交互，那么在训练的最初阶段，它操控的汽车无疑会横冲直撞，造成各种事故。再例如，在推荐系统中，用户的反馈往往比较滞后，统计智能体策略的回报需要很长时间。而如果策略存在问题，早期的用户体验不佳，就会导致用户流失等后果。因此，离线强化学习（offline reinforcement learning）的目标是，在智能体不和环境交互的情况下，仅从已经收集好的确定的数据集中，通过强化学习算法得到比较好的策略。

• Reinforce 基于蒙特卡洛采样，只能在序列结束后进行更新，这同时也要求任务具有有限的步数，而 Actor-Critic 算法则可以在每一步之后都进行更新，并且不对任务的步数做限制。这是因为没有价值网络，所以他无法对当下状态的价值进行直接估计，只能通过蒙特卡洛采样进行逆向奖励累积。而Actor-Critic 由于有价值网络，所以可以直接通过计算前后状态和奖励的差值来计算时序误差。当然Actor-Critic也可以采用蒙特卡洛采样，不过这种方法需要更多的计算量

---

https://blog.csdn.net/qq_45889056/article/details/130297960
https://zhuanlan.zhihu.com/p/166412379
https://blog.csdn.net/qq_45889056/article/details/130297960