摘要
我们提出了一类新的强化学习策略梯度方法，该方法通过与环境交互采样数据，并使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，交替进行。传统的策略梯度方法每次采样数据后仅进行一次梯度更新，而我们提出了一种新颖的目标函数，允许进行多个小批量更新的周期。我们将这些新方法称为近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO），它们具有一些信任区域策略优化（Trust Region Policy Optimization, TRPO）的优点，但实现起来更加简单，适用范围更广，并且在样本复杂度方面表现出更好的性能（实证结果）。我们的实验在一系列基准任务上测试了PPO，包括模拟机器人运动和Atari游戏玩法，并展示了PPO优于其他在线策略梯度方法，总体上在样本复杂度、简洁性和运行时间之间取得了有利的平衡。