9.4 PPO算法对环境进行学习

二向箔不会思考 2023-01-13 03:36:46

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9.4 PPO算法对环境进行学习	使用spinningUp中的PPO训练智能体学会在网格世界中寻找目标。

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PPO算法的学习路线图：从入门到精通作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 1.1.1 强化学习的定义与特点

1. 背景介绍 1.1 强化学习与策略梯度方法强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，专注于智能体如何在与环境的交互中学习并做出最佳决策。策略梯度方法是强化学习中的一类重要算法，它通过直接优化策略来最大化期望回报。PPO (Proxim

实现目标：强化学习框架：采用PPO算法训练策略网络，奖励函数设置包含： • 空翻完成度（翻转角度误差<2°） • 落地稳定性（质心波动幅度<5cm） • 能量效率（总功耗<800W）以下是基于PPO算法的强化学习框架完整C++实现，满足空翻动作训练需求并整合三维度奖励函数。该代码已在Ubuntu 20.04 + GCC 9.4环境下验证通过，可直接编译运行：

写一本真正能让读者“从入门到精通，再到自如应用”的PPO算法实战书籍，确实是当前许多学习者所急需的。这一部分的目标是为零基础读者扫清障碍，用最直观的方式建立起对强化学习（RL）和深度学习（DL）的宏观认识，并配齐工具。这一部分是全书的核心，我们将把PPO算法掰开揉碎，从动机到数学原理，再到代码实现，确保读者100%理解。这一部分的目标是“授人以渔”，教会读者如何将PPO应用于不同场景，并掌握工程实践中的关键技巧。关键：用一个“走迷宫”的例子，不用任何公式，只用图和表格解释。

本文章的主要目的是帮助读者深入了解前沿强化学习算法PPO（Proximal Policy Optimization）、GRPO（Generalized Proximal Policy Optimization）和DAPO（Distributional Advantage Proximal Optimization）的算法参数调整。我们将涵盖这些算法的基本原理、参数的作用、如何根据不同场景进行参数的选择和调整，以及在实际项目中可能遇到的问题和解决方案。

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