【强化学习战场谁为王？】近端策略优化算法 PPO、优势演员-评论家算法 A2C、异步优势演员-评论家算法 A3C、深度确定性策略梯度 DDPG、软性演员-评论家算法 SAC

演员-评论家AC变种：近端策略优化算法 PPO、优势演员-评论家算法 A2C、异步优势演员-评论家算法 A3C、深度确定性策略梯度 DDPG、软性演员-评论家算法 SAC

• • 强化学习战场：A2C、A3C、DDPG、SAC 与 PPO，哪个才是真正的王者？
  • • 近端策略优化算法 PPO
    • 优势演员-评论家算法 A2C
    • 异步优势演员-评论家算法 A3C
    • 深度确定性策略梯度 DDPG
    • 软性演员-评论家算法 SAC

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强化学习战场：A2C、A3C、DDPG、SAC 与 PPO，哪个才是真正的王者？

我将逐一介绍这些算法，各自的问题背景、改进点、组成要素以及局限性：

1. A2C (优势演员-评论家算法)

   • 问题背景: A2C 被提出来改进基本的演员-评论家算法，提高学习效率和稳定性。
   • 改进点: A2C 使用优势函数（Advantage function）代替原始的价值函数，减少方差，提高学习稳定性。
   • 组成要素: A2C 包括两部分，演员（负责选择动作）和评论家（评估动作的好坏）。优势函数是其核心，用于评价动作相比平均水平的优劣。
   • 局限性: A2C 适用于离散动作空间，但在连续动作空间中表现不佳。

2. A3C (异步优势演员-评论家算法)

   • 问题背景: 为了进一步提升训练速度和效率，A3C 引入了异步训练机制。
   • 改进点: A3C 允许多个智能体并行在不同的环境实例中学习，并异步更新全局模型。
   • 组成要素: 与 A2C 类似，包括演员和评论家，但在多个并行环境中同时运行。
   • 局限性: 需要大量并行执行资源，且难以稳定训练过程。

3. DDPG (深度确定性策略梯度)

   • 问题背景: 针对连续动作空间的优化问题。
   • 改进点: DDPG 结合了确定性策略（更高效的探索）和深度学习（处理复杂环境）。
   • 组成要素: 包括一个确定性策略的演员和一个价值函数的评论家，还使用经验回放和软更新技术。
   • 局限性: 需要大量的样本和较慢的收敛速度。

4. SAC (软性演员-评论家算法)

   • 问题背景: 为了在连续动作空间中平衡探索与利用。
   • 改进点: SAC 引入了熵作为奖励的一部分，鼓励探索。
   • 组成要素: 包括演员、评论家和熵优化机制。
   • 局限性: 相对于其他算法，SAC 更为复杂，且调参更为困难。

5. PPO (近端策略优化)

   • 问题背景: PPO 被设计为解决策略梯度方法中策略更新步长难以控制的问题，特别是为了改善早期方法如梯度策略算法的复杂性和效率问题。
   • 改进点: PPO 通过简化策略更新机制，旨在提供一种既简单又有效的方式来平衡探索和利用。它使用了一种剪裁（clipping）机制，限制策略更新的幅度，从而避免在学习过程中出现过大的策略变动。
   • 组成要素: PPO 包括一个演员（用于生成动作）和一个评论家（用于评价这些动作）。此外，PPO 还使用了特殊的目标函数和剪裁机制来平衡策略更新的稳定性和效率。
   • 局限性: 尽管 PPO 相比于其他方法简化了训练过程，但它的性能仍然高度依赖于超参数的选择，尤其是剪裁参数的设置。此外，在某些特别复杂的环境中，PPO 可能不如其他更复杂的算法表现得好。

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没有一个算法可以称为“真正的王者”，因为每个算法都有其适用的场景。

• 在处理连续动作空间的任务时，DDPG 和 SAC 是更好的选择。

  • 我更喜欢 SAC 完全开源（可以直接应用），能直接应用到真实机器人，而且是 DDPG 的改进版本（效果还是第一梯队）。

• 在需要快速迭代和处理大规模状态空间的任务中，A3C 和 PPO 可能表现更优。

  • PPO 有严重的采样效率问题，需要海量数据 + 恐怖算力。
  • OpenAI 提出的算法好多是大力出奇迹
  • 对于大规模应用和复杂环境，PPO通常更高效，尽管它的样本利用率可能不如A3C

OpenAI 的 baselines 项目，开源了很多算法：

• 本文涉及的：A2C、DDPG、DQN、PPO1、PPO2
• 本文未涉及：ACER、ACKTR、GAIL、HER、TRPO

那我们一一介绍他们吧。

近端策略优化算法 PPO

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优势演员-评论家算法 A2C

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异步优势演员-评论家算法 A3C

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深度确定性策略梯度 DDPG

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软性演员-评论家算法 SAC

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