PPO 算法教程

本教程将详细介绍强化学习中的 PPO 算法（Proximal Policy Optimization）。PPO 是一种无模型强化学习算法，常用于训练智能体。

基本概念

• 强化学习：一种机器学习方法，通过智能体与环境交互，不断学习以最大化累积奖励。
• 策略优化：强化学习的一种方法，通过优化智能体的策略来最大化期望奖励。
• PPO：Proximal Policy Optimization 的缩写，是一种策略优化算法。

PPO 算法步骤

1. 初始化策略网络和价值网络。
2. 进行多个回合（episode）的训练。
3. 在每个回合中，智能体根据策略网络选择动作。
4. 根据动作和环境反馈，计算奖励。
5. 更新策略网络和价值网络。

代码示例

以下是一个简单的 PPO 算法代码示例：

# 代码示例省略

扩展阅读

更多关于 PPO 算法的细节和实现，请参考以下链接：

• PPO 算法详解
• Python 实现 PPO

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算法流程图