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24/12/9 算法笔记＜强化学习＞ PPO,DPPO

news 文章来源：https://blog.csdn.net/yyyy2711/article/details/144338301 2025/4/6 21:35:52

PPO是目前非常流行的增强学习算法，OpenAI把PPO作为目前baseline算法，首选PPO，可想而知，PPO可能不是最强的，但是是最广泛的。

PPO是基于AC架构，因为AC架构有一个好处，就是解决了连续动作空间的问题。

AC输出连续动作

什么是连续动作呢，也就是不仅有动作，而且还有动作的力度大小的概念，就像开车，不仅有方向还要控制油门踩多深，刹车踩多少，转向多少的问题，离散动作是可数的，连续是不可数的。

On-Policy和Off-Policy

例如PG就是一个在线策略，因为PG用于产生数据的策略，和需要更新的策略是一致的。

而DQN是一个离线策略，简而言之就是可以运用之前的数据来更新。

但为什么PG和AC中的Actor更新不能像DQN一样，把数据存起来，更新多次呢？

答案是在一定条件下可以。PPO就是做这个工作的，在了解什么情况下可以的时候，我们先来了解下，为什么不能。

假设我们在一个已知环境下，有两个动作可以选择。现在两个策略，分别是P:[0.5,0.5]和B:[0.1,0.9]

现在我们按照两个策略，进行采样，也就是分别按照这两个策略，以S这套下出发，与环境进行10次互动。获得如图数据，那么，我们可以用B策略下获得的数据，更新P吗？

答案是不行，回顾一下PG算法，PG算法会按照TD-error作为权重，更新策略。权重越大，更新幅度越大，权重越小，更新幅度越小。

Important sampling

那么PPO是怎么做到离线更新策略的呢？答案是Important-sampling,重要性采样技术，如果我们想用策略B抽样出来的数据来更新策略P也不是不可以，但是我们要把TD-error乘以一个重要性权重IW(importance weight)。

IW = P(a) / B(a)

回到我们之前的例子，我们可以计算出，每个动作的重要性权重，P:[0.5,0.5]和B:[0.1,0.9]：

IWa1 = P/B = 0.5/0.1 = 5

IWa2 = P/B = 0.5/0.9 = 0.55

New TD error for a1 = 5 * 1.5 = 7.5

New TD error fot a2 = 0.55 * 1 = 0.55

我们把重要性权重乘以TD-error,我们发现，a1的TD-error大幅度提升，而a2 的TD-error减少了，现在即使我们用P策略：[0.5,0.5]进行更新，a1提升的概率也会比a2 的更多。

PPO应用了importance sampling,使得我们用行为策略获取的数据，能够更新目标策略，把AC从在线策略，变成离线策略。

那么我们为什么可以这样做呢？

回想PG

其实可以把它理解为是在求一个期望，通过不断的sample然后求平均去近似期望值

因为我们的经验数据中有很多模型的经验数据，比如B策略的这个经验数据

如果我们不能从p来sample，只能从q来sample，做一下变换。

Importance sampling的问题

同学们都清楚，比如两个正态分布的期望 $\mu$ 一样，但是只要是 $\sigma$ 不同，就是不一样的正态分布，所以我们上面即使乘上了importance weight对q的期望 $\mu$ 进行了修正，但是方差也是不同的

所以结论就是由于修正后期望是一样的，但是方差公式不同，假设我们对p和q采样sample的次数足够多，它们会是一样的，原因是期望;但是当sample次数不够多时，由于方差不一样，方差差距越大，那么sample就有可能得到非常大的差距。

Add Constraint

当两个分布差距太大的时候，就会有问题，于是我们还得限制两个分布差距不能太大

在PPO1里面，用了是KL散度(相对熵)来衡量两个分布的差距，作为一个惩罚项来出现，KL散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散度越大。

注意的是，这里KL计算的还真不是参数上面的距离，而是参数使得行为action表现上面的距离，也就是策略的距离。策略就是action上面的几率分布。

$\beta$ 是可以动态调整的：

TRPO

将KL散度当成一个约束条件。

PPO2

PPO2简单粗暴，直接裁剪了更新范围，但是这种方法却出乎意料地好

为什么这样限制就ok了呢？因为当A>0时，一定是(st,at)是好的，那么我们就希望P $\theta$ (st,st)变大，回头训练调参就会使得P $\theta$ / P $\theta$ K变大，但是如果不断训练变得太大，他们就不相似了，那么constraint限制住它们的比例不能超过1- $\varepsilon$ ，反而亦然。

代码实现以及核心

动作采样（`PPO`类的`get_action`方法）

def get_action(self, state):state = torch.from_numpy(state).float().unsqueeze(0)dist = self.policy(state)action = dist.sample()return action.item(), dist.log_prob(action)

将处理后的状态输入到策略网络（self.policy，即 PolicyNetwork 类的实例）中，策略网络输出一个动作的概率分布，然后从这个概率分布中采样出一个动作，同时返回这个动作以及对应的对数概率。对数概率在后续计算策略更新时会用到，它用于衡量当前策略产生这个动作的可能性大小。

优势函数估计（`PPO`类的`update`方法中相关部分）

# 计算优势函数估计
returns = []
Gt = 0
for r, d in zip(reversed(rewards), reversed(dones)):Gt = r + self.gamma * Gt * (1 - d)returns.insert(0, Gt)
returns = torch.stack(returns)values = self.value(states)
advantages = returns - values.detach()

回报（returns）计算：按照时间步从后往前遍历每一步的即时奖励（rewards）和是否结束（dones）标志。通过动态规划的思想，利用折扣因子（gamma）来累计计算从当前时间步到最终时间步的折扣奖励总和，也就是回报 Gt。例如，最后一步的回报就是最后一步的即时奖励，如果不是最后一步，则回报等于当前即时奖励加上下一个时间步回报乘以折扣因子（如果下一个时间步未结束）。最后将计算好的每一步回报组成一个张量 returns。

优势函数计算：使用价值网络（self.value，即 ValueNetwork 类的实例）对每个状态估计其价值（values = self.value(states)），这个估计的价值可以理解为从该状态开始按照当前策略后续能获得的期望奖励。然后用计算得到的回报 returns 减去价值网络估计的价值（这里要使用 detach 分离梯度，因为在计算优势函数时不希望价值网络的梯度传播影响到后续对回报的计算等），得到的差值 advantages 就是优势函数，它反映了在某个状态下采取某个动作相较于平均水平的好坏程度，是后续策略更新的关键依据。

策略更新（`PPO`类的`update`方法中相关部分）

dist = self.policy(states)
log_probs = dist.log_prob(actions.squeeze())
ratio = torch.exp(log_probs - old_log_probs.squeeze())
surr1 = ratio * advantages
surr2 = torch.clamp(ratio, 1 - self.clip_eps, 1 + self.clip_eps) * advantages
actor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()
self.optimizer_actor.zero_grad()
actor_loss.backward()
self.optimizer_actor.step()

首先将当前收集到的一系列状态（states）再次输入策略网络得到新的动作概率分布（dist），并计算出当前策略下对应之前所采取动作（actions）的对数概率（log_probs），然后和之前记录的旧策略下这些动作的对数概率（old_log_probs）相比较，计算出概率比率 ratio（通过指数运算得到新旧概率的比率）。接着，根据这个比率和优势函数计算出两个替代目标函数 surr1 和 surr2，其中 surr2 是对 ratio 进行了裁剪（clip）操作后的结果，限制策略更新的幅度，避免过大的策略更新导致性能变差，这是 PPO 算法的关键技巧之一。

取 surr1 和 surr2 中的较小值作为最终的策略损失（actor_loss），这样可以保证策略更新朝着让策略更好的方向进行，同时又有一定的约束。然后通过清空梯度（zero_grad）、反向传播（backward）和执行一步优化器更新（step）来更新策略网络的参数，使得策略网络朝着更优的方向调整。

DPPO

DPPO 是在深度确定性策略梯度（DDPG）算法基础上结合 PPO 的一些思想发展而来的。DDPG 主要用于处理连续动作空间的问题，它使用深度神经网络来逼近策略函数和价值函数。

和A3C一样，DPPO是希望多个智能体同时和环境互动，并对全局的PPO网络更新。

在A3C，我们需要跑数据并且计算好梯度，再更新全局网络。这是因为AC是一个在线的算法，所以在更新的时候，产生的数据和更新的策略需要同一个网络，所以我们不能把worker阐述的数据，直接给全局网络计算梯度使用。

但PPO解决了离线更新的问题，所以DPPO的worker只需要提供数据给全局网络，由全局网络从数据中直接学习。

但是这两项工作是不能同时的，当全局网络在学习的时候，workers需要等待全局网络学习完，才能干活，workers在干活的时候，全局网络就需要等待worker提供数据。

关键代码

`select_action` 方法

def select_action(self, state):state = torch.FloatTensor(state).unsqueeze(0)action = self.actor(state).detach().numpy()[0]return action

该方法用于根据当前策略网络（Actor），给定一个状态来选择相应的动作，是智能体与环境交互过程中每次选择动作的关键操作，它将状态转换为网络输入的张量格式，经过策略网络计算后得到动作并转换为 numpy 数组返回，以便能在环境中执行该动作。

`update` 方法

def update(self):if len(self.memory) < self.batch_size:returnsamples = random.sample(self.memory, self.batch_size)states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*samples)states = torch.FloatTensor(states)actions = torch.FloatTensor(actions).unsqueeze(1)rewards = torch.FloatTensor(rewards).unsqueeze(1)next_states = torch.FloatTensor(next_states)dones = torch.FloatTensor(dones).unsqueeze(1)# 计算目标价值target_values = rewards + (1 - dones) * self.gamma * self.critic(next_states)# 更新价值网络values = self.critic(states)critic_loss = nn.MSELoss()(values, target_values.detach())self.critic_optimizer.zero_grad()critic_loss.backward()self.critic_optimizer.step()# 计算优势函数估计值advantages = target_values - values.detach()# 计算旧策略的动作概率old_action_probs = self.actor(states).gather(1, actions.long())# 计算新策略的动作概率new_action_probs = self.actor(states)ratio = (new_action_probs / (old_action_probs + 1e-10)).gather(1, actions.long())# 计算PPO的裁剪损失surr1 = ratio * advantagessurr2 = torch.clamp(ratio, 1 - self.eps_clip, 1 + self.eps_clip) * advantagesactor_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()# 更新策略网络self.actor_optimizer.zero_grad()actor_loss.backward()self.actor_optimizer.step()

update方法是整个DPPO算法的核心训练逻辑所在。它从经验回放缓冲区(memory)中采样一批数据，先基于这批数据计算目标价值来更新价值网络（Critic），然后通过计算优势函数估计值、新旧策略的动作概率等，进而计算策略网络(Actor)的裁剪损失，最终实现对策略网络和价值网络的更新优化，使得智能体能够不断改进其策略以获得更多奖励。

DDPO和PPO的区别

基本区别

PPO: 它主要是为了解决传统策略梯度方法（如 A2C、A3C）在更新策略时样本效率较低和训练不稳定的问题，通过限制新策略和旧策略之间的差异来提高训练效率。

DPPO: 它更像是深度确定性策略梯度（DDPG）算法与 PPO 思想的结合。DPPO 主要用于连续动作空间的强化学习问题，而 PPO 可以用于离散和连续动作空间。

动作空间适用性差异

PPO: 通用性较强，能够很好地处理离散动作空间问题。

DPPO: 主要是为连续动作空间设计的。

策略更新方式差异

PPO: 最常见的是PPO-clip。它通过裁剪目标函数中的概率比（新旧策略下动作概率的比值）来限制新策略和旧策略的差异。具体来说，定义一个裁剪参数 $\varepsilon$ ，计算新旧策略的概率比，然后通过

来更新策略，其中是优势函数估计值。

DPPO: 策略更新结合了 DDPG 的一些特点。在 DDPG 中，策略网络（Actor）的更新是基于策略梯度定理，通过最大化累计奖励的期望来更新。DPPO 在这个基础上，类似于 PPO，会采取措施保证策略更新的稳定性。例如，它会利用经验回放等机制，在更新 Actor 网络时，考虑 Critic 网络评估的状态价值变化以及策略网络输出动作的变化，同时限制策略变化的幅度。

网络架构差异

PPO采用A-C架构

DPPO继承了DPPG的网络架构特点，有一个Actor网络用于输出连续动作，一个Critic网络用于评估状态价值。