Algorithme de politique proximale optimisé (PPO)

Proximal Policy Optimization (PPO) est un algorithme d'apprentissage par renforcement conçu pour résoudre les problèmes d'entraînement instable et de faible efficacité des échantillons dans l'apprentissage par renforcement profond. L'algorithme PPO est basé sur le gradient de politique et forme l'agent en optimisant la politique pour maximiser les rendements à long terme. Par rapport à d’autres algorithmes, PPO présente les avantages de simplicité, d’efficacité et de stabilité, il est donc largement utilisé dans le monde universitaire et industriel. PPO améliore le processus de formation à travers deux concepts clés : l'optimisation de la politique proximale et le cisaillement de la fonction objectif. L'optimisation proximale des politiques maintient la stabilité de la formation en limitant la taille des mises à jour des politiques afin de garantir que chaque mise à jour se situe dans une plage acceptable. La fonction objectif de cisaillement est l'idée centrale de l'algorithme PPO. Lors de la mise à jour de la politique, il utilise la fonction objectif de cisaillement pour limiter l'ampleur de la mise à jour de la politique afin d'éviter des mises à jour excessives conduisant à une formation instable. L'algorithme PPO montre de bonnes performances en pratique

Dans l'algorithme PPO, la politique est représentée par un réseau de neurones. Les réseaux de neurones acceptent l'état actuel comme entrée et génèrent une valeur de probabilité pour chaque action disponible. À chaque pas de temps, l'agent choisit une action en fonction de la distribution de probabilité générée par le réseau de politiques. L'agent exécute ensuite l'action et observe l'état suivant et le signal de récompense. Ce processus sera répété jusqu'à ce que la mission soit terminée. En répétant ce processus, l’agent peut apprendre à choisir l’action optimale en fonction de l’état actuel pour maximiser la récompense cumulée. L'algorithme PPO équilibre l'exploration et l'utilisation de la stratégie en optimisant la taille du pas et l'amplitude de mise à jour de la stratégie, améliorant ainsi la stabilité et les performances de l'algorithme.

L'idée principale de l'algorithme PPO est d'utiliser la méthode d'optimisation de politique proximale pour l'optimisation des politiques afin d'éviter le problème de dégradation des performances causée par des mises à jour de politique trop agressives. Plus précisément, l'algorithme PPO adopte une fonction de cisaillement pour limiter la différence entre la nouvelle politique et l'ancienne politique dans une plage donnée. Cette fonction de cisaillement peut être linéaire, quadratique ou exponentielle, etc. En utilisant la fonction de cisaillement, l'algorithme PPO peut équilibrer l'intensité des mises à jour des politiques, améliorant ainsi la stabilité et la vitesse de convergence de l'algorithme. Cette méthode d’optimisation de politique proximale permet à l’algorithme PPO de montrer de bonnes performances et robustesse dans les tâches d’apprentissage par renforcement.

Le cœur de l'algorithme PPO (Proximal Policy Optimization) est d'améliorer l'adaptabilité de la politique dans l'environnement actuel en mettant à jour les paramètres du réseau de politiques. Plus précisément, l'algorithme PPO met à jour les paramètres du réseau politique en maximisant la fonction objectif PPO. Cette fonction objectif se compose de deux parties : l'une est l'objectif d'optimisation de la stratégie, qui est de maximiser les rendements à long terme ; l'autre est un terme de contrainte utilisé pour limiter la différence entre la stratégie mise à jour et la stratégie d'origine. De cette manière, l'algorithme PPO peut mettre à jour efficacement les paramètres du réseau de politiques et améliorer les performances de la politique tout en garantissant la stabilité.

Dans l'algorithme PPO, afin de contraindre la différence entre la politique mise à jour et la politique d'origine, nous utilisons une technique appelée découpage. Plus précisément, nous comparons la politique mise à jour avec la politique d'origine et limitons la différence entre elles à un petit seuil maximum. Le but de cette technologie d'élagage est de garantir que la politique mise à jour ne sera pas trop éloignée de la politique d'origine, évitant ainsi des mises à jour excessives pendant le processus de formation, ce qui entraînerait une instabilité de la formation. Grâce à des techniques de découpage, nous sommes en mesure d’équilibrer l’ampleur des mises à jour et d’assurer la stabilité et la convergence de la formation.

L'algorithme PPO utilise des données empiriques en échantillonnant plusieurs trajectoires, améliorant ainsi l'efficacité de l'échantillonnage. Au cours de la formation, plusieurs trajectoires sont échantillonnées puis utilisées pour estimer la récompense et le gradient à long terme de la politique. Cette technique d'échantillonnage peut réduire la variance pendant l'entraînement, améliorant ainsi la stabilité et l'efficacité de l'entraînement.

L'objectif d'optimisation de l'algorithme PPO est de maximiser le retour attendu, où le retour fait référence à la récompense cumulée obtenue après l'exécution d'une série d'actions à partir de l'état actuel. L'algorithme PPO utilise une méthode appelée « échantillonnage d'importance » pour estimer le gradient de la politique, c'est-à-dire que pour l'état et l'action actuels, comparer le rapport de probabilité de la politique actuelle et de l'ancienne politique, l'utiliser comme poids, le multiplier par le valeur de récompense, et enfin obtenir le gradient politique.

En bref, l'algorithme PPO est un algorithme d'optimisation de stratégie efficace, stable et facile à mettre en œuvre, adapté à la résolution de problèmes de contrôle continu. Il utilise des méthodes d'optimisation de politique proximale pour contrôler l'ampleur des mises à jour de politique, ainsi que des méthodes d'échantillonnage d'importance et de découpage de fonction de valeur pour estimer les gradients de politique. La combinaison de ces techniques permet à l’algorithme PPO de bien fonctionner dans une variété d’environnements, ce qui en fait l’un des algorithmes d’apprentissage par renforcement les plus populaires actuellement.

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