本文将简要介绍 PPO (Proximal Policy Optimization) 的一个示例代码。PPO 是一种用于强化学习的算法，常用于训练智能体在复杂环境中做出决策。
PPO 算法概述
PPO 算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它结合了策略梯度和优势估计，以优化策略参数。其核心思想是使用两个损失函数来控制策略更新的步长，从而在保证收敛的同时提高学习效率。
示例代码结构
以下是一个简单的 PPO 示例代码结构：
ppo.py: 主程序文件，包含训练和测试逻辑。model.py: 定义了策略网络和值网络的结构。env.py: 定义了环境接口，用于与外部环境交互。
运行示例
python ppo.py
这将启动 PPO 训练过程。
扩展阅读
想要了解更多关于 PPO 的信息，可以阅读以下文章：
图片展示
策略网络结构
中心网络结构图：
值网络结构
值网络结构图：