1. 基本原理
2. 目标函数与优化策略
   • TRPO（Trust Region Policy Optimization）的主要目标是在保证策略更新安全的前提下，最大化累计奖励。它基于策略梯度方法，和PPO一样也是优化策略网络。在强化学习中，智能体在环境中行动，环境反馈奖励信号。TRPO试图通过更新策略网络的参数$\theta$来改善策略$\pi_{\theta}$，使得长期累积奖励$J(\theta)=\mathbb{E}{\pi}[\sum_{t = 0}^{\infty}\gamma^{t}r_{t}]$最大化，其中$\gamma$是折扣因子（$0 < \gamma< 1$），用于衡...

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1. 在强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）算法细节
2. 优化目标
   • PPO的目标是优化策略网络以最大化累计奖励。在强化学习中，智能体与环境进行交互，在每个时间步$t$，智能体根据当前策略$\pi_{\theta}(a_t|s_t)$（其中$\theta$是策略网络的参数，$a_t$是采取的动作，$s_t$是环境状态）选择一个动作。PPO试图找到最优的$\theta$使得长期累积奖励$J(\theta)=\mathbb{E}{\pi}[\sum_{t = 0}^{\infty}\gamma^{t}r_{t}]$最大化，这里$\gamma$是折扣因子（$0&...

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