「笔记分享」强化学习PPO源码阅读

PPO（Proximal Policy Optimization）算法的核心在于其通过Clipping机制在策略更新的稳定性和效率之间取得了平衡。它创新性地引入策略更新幅度的硬性约束，通过限制新旧策略的差异避免过大的梯度更新，从而防止训练崩溃；同时，结合重要性采样技术，支持对同一批数据多次复用并优化策略，显著提升了样本效率。
相较于TRPO等复杂方法，PPO省去了二阶导数计算和繁琐的约束优化，仅需一阶近似即可实现稳定训练，大幅降低了实现难度。此外，PPO对超参数相对鲁棒，在连续控制、游戏决策等多种任务中展现了优异的通用性和可扩展性，成为深度强化学习领域应用最广泛的基准算法之一。

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