最適化された近接ポリシー アルゴリズム (PPO)

Proximal Policy Optimization (PPO) は、深層強化学習における不安定なトレーニングと低いサンプル効率の問題を解決するために設計された強化学習アルゴリズムです。 PPO アルゴリズムはポリシーの勾配に基づいており、長期的な収益を最大化するようにポリシーを最適化することでエージェントをトレーニングします。 PPO は他のアルゴリズムと比較して、シンプルさ、効率性、安定性という利点があるため、学術界や産業界で広く使用されています。 PPO は、近位ポリシーの最適化と目的関数の剪断という 2 つの主要な概念を通じてトレーニング プロセスを改善します。近接ポリシーの最適化は、ポリシーの更新のサイズを制限して各更新が許容範囲内に収まるようにすることで、トレーニングの安定性を維持します。シアー目的関数は PPO アルゴリズムの中核的な考え方であり、ポリシーを更新する際、シアー目的関数を使用してポリシーの更新の大きさを制限し、トレーニングが不安定になる過剰な更新を回避します。 PPO アルゴリズムは実際に優れたパフォーマンスを示します

PPO アルゴリズムでは、戦略はニューラル ネットワークで表されます。ニューラル ネットワークは現在の状態を入力として受け取り、利用可能な各アクションの確率値を出力します。各タイム ステップで、エージェントはポリシー ネットワークによって出力された確率分布に基づいてアクションを選択します。次に、エージェントはアクションを実行し、次の状態と報酬信号を観察します。このプロセスはミッションが完了するまで繰り返されます。このプロセスを繰り返すことで、エージェントは現在の状態に基づいて最適なアクションを選択し、累積報酬を最大化する方法を学習できます。 PPO アルゴリズムは、戦略更新のステップ サイズと更新振幅を最適化することで戦略の探索と利用のバランスをとり、それによってアルゴリズムの安定性とパフォーマンスを向上させます。

PPO アルゴリズムの中心的な考え方は、ポリシーの最適化に近接ポリシー最適化手法を使用して、あまりにも積極的なポリシーの更新によって引き起こされるパフォーマンスの低下の問題を回避することです。具体的には、PPO アルゴリズムはシアー関数を採用して、新しいポリシーと古いポリシーの差を所定の範囲内に制限します。このせん断関数は、線形、二次、指数関数などになります。シアー関数を使用することにより、PPO アルゴリズムはポリシー更新の強度のバランスをとることができ、それによりアルゴリズムの安定性と収束速度が向上します。この近接ポリシー最適化方法により、PPO アルゴリズムは強化学習タスクにおいて良好なパフォーマンスと堅牢性を示すことができます。

PPO (近接ポリシー最適化) アルゴリズムの中核は、ポリシー ネットワークのパラメーターを更新することで、現在の環境におけるポリシーの適応性を向上させることです。具体的には、PPO アルゴリズムは、PPO 目的関数を最大化することによってポリシー ネットワークのパラメーターを更新します。この目的関数は 2 つの部分で構成されます: 1 つは長期的な収益を最大化する戦略の最適化目標であり、もう 1 つは更新された戦略と元の戦略の差を制限するために使用される制約項です。このようにして、PPO アルゴリズムはポリシー ネットワークのパラメーターを効果的に更新し、安定性を確保しながらポリシーのパフォーマンスを向上させることができます。

PPO アルゴリズムでは、更新されたポリシーと元のポリシーの差異を制限するために、クリッピングと呼ばれる手法を使用します。具体的には、更新されたポリシーと元のポリシーを比較し、それらの差を小さなしきい値以下に制限します。この枝刈りテクノロジーの目的は、更新されたポリシーが元のポリシーから離れすぎないようにすることにより、トレーニングの不安定性につながるトレーニング プロセス中の過剰な更新を回避することです。クリッピング技術を通じて、更新の大きさのバランスをとり、トレーニングの安定性と収束を確保することができます。

PPO アルゴリズムは、複数の軌跡をサンプリングすることで経験的データを利用するため、サンプル効率が向上します。トレーニング中に、複数の軌跡がサンプリングされ、長期的な報酬とポリシーの勾配を推定するために使用されます。このサンプリング手法によりトレーニング中の分散を減らすことができるため、トレーニングの安定性と効率が向上します。

PPO アルゴリズムの最適化目標は、期待される収益を最大化することです。ここで、収益とは、現在の状態から始まる一連のアクションを実行した後に得られる累積報酬を指します。 PPO アルゴリズムは、「重要度サンプリング」と呼ばれる方法を使用してポリシーの勾配を推定します。つまり、現在の状態とアクションについて、現在のポリシーと古いポリシーの確率比を比較し、それを重みとして使用し、それに乗算します。報酬値を取得し、最後にポリシー勾配を取得します。

つまり、PPO アルゴリズムは、連続制御問題の解決に適した、効率的で安定した実装が容易な戦略最適化アルゴリズムです。近接ポリシー最適化手法を使用してポリシー更新の大きさを制御し、重要度サンプリングおよび値関数クリッピング手法を使用してポリシー勾配を推定します。これらの手法を組み合わせることで、PPO アルゴリズムはさまざまな環境で良好なパフォーマンスを発揮し、現在最も人気のある強化学習アルゴリズムの 1 つとなっています。

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