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PPO 算法、DQN 算法、A3C 算法原理及实战系统教程
一、强化学习基础概念回顾
在深入探究 PPO、DQN 和 A3C 算法之前，明晰强化学习的基础概念十分关键。强化学习构建了一个智能体（Agent）与环境（Environment）交互的框架。智能体在环境中处于某种状态（State），并基于当前状态选择一个动作（Action）执行。环境在智能体执行动作后，会反馈一个奖励（Reward），同时将智能体带入新的状态。智能体的目标是通过不断地与环境交互，学习到一个最优策略（Policy），该策略能够使其在长期内获得最大化的累积奖励。
以经典的 “迷宫寻宝” 问题为例，智能体（如一个机器人）在迷宫环境中，其当前所在位置及周围环境信息构成状态。它可以选择向前走、向左转、向右转等动作。如果智能体找到了宝藏，会获得一个正奖励；若碰到墙壁或走入死胡同，可能得到负奖励。智能体通过不断尝试不同动作，学习如何在迷宫中快速找到宝藏的最优策略。
马尔可夫决策过程（MDP）是强化学习的核心数学模型，由状态空间（S）、动作空间（A）、奖励函数（R）和转移概率（P）组成。状态空间包含了环境所有可能的状态；动作空间是在特定状态下智能体能够采取的所有动作集合；奖励函数量化了智能体从一个状态通过执行某个动作转移到另一个状态时所获得的即时奖励；转移概率描述了在当前状态下执行某一动作后转移到其他状态的概率。MDP 假设当前状态下智能体采取的动作以及后续得到的奖励和进入的新状态，仅取决于当前状态，而与过去的历史状态无关，这一特性使得问题的求解相对简化。
二、PPO 算法原理与实战
（一）PPO 算法原理剖析
近端策略优化（PPO）算法隶属于策略梯度算法家族，旨在解决马尔可夫决策过程问题，通过优化策略，使智能体在不同状态下选择最优动作，以最大化预期的累积奖励。
PPO 的核心在于限制策略更新的步长，避免因更新幅度过大导致性能大幅下降。其通过引入一个特殊的目标函数达成这一目的，该目标函数包含一个剪辑（Clipping）项，用于约束策略的改变程度。具体而言，在策略更新时，PPO 计算新策略与旧策略之间的比率，若该比率超出一定范围（通常是一个剪辑区间，如 [1 - ε, 1 + ε]，ε 为超参数），则对其进行剪辑处理，使策略更新保持在一个相对合理的范围内，防止因过度更新导致模型性能恶化。
多步优势估计也是 PPO 的重要组成部分。它结合多步回报（Multi - Step Return）和优势函数（Advantage Function），有效减少估计误差。多步回报考虑了智能体在多个时间步内获得的奖励，相比单步回报能更全面地反映动作的长期价值；优势函数则衡量了某个动作相对于平均动作的优势程度，帮助智能体更精准地判断哪些动作值得更多探索和优化。
在实际应用中，PPO 常采用自适应学习率和高级优化器（如 Adam）。自适应学习率可根据训练过程中的情况动态调整学习率大小，在训练初期，较大的学习率能使模型快速收敛到一个较好的区域；随着训练推进，逐渐减小学习率，以对模型进行更精细的微调。Adam 优化器结合了 Adagrad 和 RMSProp 的优点，能够高效地更新模型参数，提升训练的稳定性和效率。此外，PPO 是一种 “样本高效” 的算法，常与并行环境采样相结合，通过在多个并行的环境副本中同时进行采样，快速收集大量数据，加速模型的训练过程。
（二）PPO 算法实战案例
以 OpenAI Gym 中的 “CartPole-v1” 任务为例，该任务要求智能体控制一个小推车，使固定在小推车上的杆子保持直立。在这个环境中，状态包括小推车的位置、速度，杆子的角度、角速度等信息；动作则只有向左或向右推动小推车两种选择。
首先，使用 Python 和深度学习框架 PyTorch 搭建 PPO 模型。定义策略网络（Policy Network），它以环境状态作为输入，输出智能体在当前状态下采取每个动作的概率。例如，可以构建一个简单的全连接神经网络，包含几个隐藏层，通过对输入状态的特征提取和变换，输出动作概率分布。同时，定义价值网络（Value Network），用于估计当前状态的价值，同样可采用全连接神经网络结构，输出一个标量值表示状态价值。
在训练过程中，利用并行环境采样技术，创建多个 “CartPole - v1” 环境实例，让智能体在这些并行环境中同时进行交互。每个环境中的智能体根据当前策略网络的输出选择动作，并获得相应的奖励和新状态。收集一定数量的样本数据后，对这些数据进行处理，计算优势函数和多步回报。然后，根据 PPO 的目标函数，利用这些数据对策略网络和价值网络进行优化更新。在优化过程中，调整网络的参数，使目标函数最大化，从而不断改进策略，提高智能体在 “CartPole - v1” 任务中的表现。经过多次迭代训练，智能体逐渐学会如何有效地控制小推车，使杆子长时间保持直立，完成任务目标。
三、DQN 算法原理与实战
（一）DQN 算法原理解析
深度 Q 网络（DQN）算法融合了神经网络和 Q 学习方法。Q 学习是一种基于值函数的强化学习算法，旨在通过更新 Q 值（状态 - 动作值函数）找到最优策略。Q 值表示在某一状态下采取特定动作后，从该状态开始遵循最优策略所能获得的累积奖励的期望。
DQN 引入神经网络来逼近 Q 值函数，解决了传统 Q 学习在处理高维状态空间时面临的维度灾难问题。具体而言，DQN 使用带有参数 θ 的 Q 函数 Q (s, a; θ) 去逼近值函数，其中 s 表示状态，a 表示动作。在迭代过程中，通过最小化损失函数来更新网络参数 θ。
为了提高学习效率和稳定性，DQN 采用了两项关键技术：经验回放（Experience Replay）和固定 Q 目标（Fixed Q - targets）。经验回放机制构建了一个记忆库，用于存储智能体在与环境交互过程中的经历（包括状态、动作、奖励、下一状态等信息）。在每次更新时，从记忆库中随机抽取一批经历进行学习，这种做法打破了经历之间的时间相关性，使神经网络的更新更加有效，避免了因连续的高度相关数据导致模型陷入局部最优。固定 Q 目标技术则在 DQN 中使用两个结构相同但参数不同的神经网络，一个用于预测 Q 估计值（具备最新的参数），另一个用于预测 Q 现实值（使用相对旧的参数）。通过分离这两个网络的参数更新，减少了训练过程中的目标漂移问题，使模型训练更加稳定。
例如，在 Atari 游戏环境中，游戏画面作为高维的输入状态，传统 Q 学习难以直接处理。DQN 将游戏画面经过深度卷积神经网络和全连接神经网络处理，输出状态动作 Q 函数，实现了端到端的学习控制。它通过不断从记忆库中抽取历史游戏经历进行学习，逐渐优化 Q 值函数，使智能体能够在游戏中做出更优的决策，如在 “打砖块” 游戏中，智能体学会如何控制球拍，以最大化得分。
（二）DQN 算法实战演示
以 “Flappy Bird” 游戏为实战案例，利用 Python 和 PyTorch 实现 DQN 算法。首先，对游戏环境进行封装，使其符合 OpenAI Gym 的环境接口规范，便于 DQN 算法与之交互。在这个环境中，状态可以定义为小鸟的位置、速度以及下一个管道的位置等信息；动作则是小鸟是否跳跃。
构建 DQN 网络模型，通常由卷积层和全连接层组成。卷积层用于提取游戏画面中的视觉特征，全连接层则将卷积层输出的特征映射到 Q 值空间，输出每个动作对应的 Q 值。同时，创建经验回放记忆库，用于存储智能体在游戏过程中的经历。
在训练阶段，智能体在 “Flappy Bird” 环境中进行游戏。每一步，智能体根据当前状态，通过 DQN 网络输出的 Q 值选择动作（如以一定概率选择 Q 值最大的动作，即贪心策略，同时以较小概率随机选择动作，用于探索新的策略）。执行动作后，环境反馈奖励（如小鸟成功通过管道得正奖励，撞到管道或地面得负奖励）和新状态。将这一经历存入经验回放记忆库。当记忆库中的样本数量达到一定阈值后，从记忆库中随机抽取一批样本，计算 Q 估计值和 Q 现实值，进而计算损失函数（如均方误差损失函数）。通过反向传播算法，根据损失函数调整 DQN 网络的参数，使 Q 估计值更接近 Q 现实值。经过大量的训练迭代，智能体逐渐学会在 “Flappy Bird” 游戏中控制小鸟，实现高分通关。
四、A3C 算法原理与实战
（一）A3C 算法原理阐述
异步优势演员 - 评论家（A3C）算法结合了演员 - 评论家（Actor - Critic）框架和异步训练的思想。在演员 - 评论家框架中，“演员” 负责根据当前状态选择动作，即执行策略；“评论家” 负责评估演员选择的动作的好坏，即估计状态价值。A3C 通过多个并行的线程（或进程）同时进行训练，每个线程都有自己的演员和评论家，这些线程在不同的环境副本中独立地与环境交互并更新模型参数，从而实现异步训练。
A3C 算法的核心在于优势函数的使用。优势函数衡量了一个动作相对于平均动作的优势程度，即执行某个动作带来的额外奖励。具体计算时，通过当前状态的价值估计与实际获得的奖励加上下一状态的价值估计（经过折扣因子调整）之间的差值来确定。利用优势函数，演员可以更明确地知道哪些动作是值得强化的，从而更有效地更新策略。
在异步训练过程中，各个线程不断与环境交互，收集经验数据（包括状态、动作、奖励、下一状态等）。每个线程根据自身收集的数据计算梯度，并异步地更新全局的模型参数。由于多个线程同时进行训练，能够快速收集大量的环境数据，加速模型的收敛速度。而且，异步训练方式减少了不同线程之间的数据相关性，降低了训练过程中的方差，提高了训练的稳定性。
例如，在一个复杂的机器人导航任务中，不同线程的智能体可以在不同的地图区域进行探索。每个智能体根据自身的演员策略选择移动方向等动作，评论家则对这些动作的效果进行评估。通过优势函数计算每个动作的优势，各线程利用这些信息异步地更新全局模型参数，使智能体逐渐学会在复杂环境中高效导航的策略。
（二）A3C 算法实战实践
以 “MountainCar-v0” 任务为例，该任务要求智能体控制一辆小车在具有坡度的轨道上行驶，目标是到达轨道顶端的旗帜处。在这个环境中，状态包括小车的位置和速度；动作有向前加速、向后加速和不加速三种。
使用 Python 和 TensorFlow 实现 A3C 算法。首先，定义全局的演员网络和评论家网络，演员网络以状态作为输入，输出动作的概率分布；评论家网络以状态作为输入，输出状态价值估计。创建多个工作线程，每个线程都有自己的本地环境副本、本地演员网络和本地评论家网络，这些本地网络的结构与全局网络相同，但参数初始值不同。
在每个工作线程中，智能体在本地环境中进行交互。根据本地演员网络的输出选择动作，执行动作后获得环境反馈的奖励和新状态。利用这些数据，本地评论家网络计算优势函数和梯度，然后将梯度异步地发送到全局网络进行参数更新。在更新全局网络参数时，采用锁机制确保不同线程的更新操作不会相互冲突。通过多个工作线程的持续异步训练，全局网络的参数不断优化，智能体逐渐学会在 “MountainCar - v0” 任务中有效地控制小车，成功到达轨道顶端。在训练过程中，可以观察到随着训练步数的增加，智能体完成任务所需的步数逐渐减少，表明其学习到了更优的策略。

课程目录：

1-强化学习通过智能体与环境交互进行学习
2-引入马尔科夫链和价值评估的Q值与V值
3-详解Q值和V值以及它们之间关系
4-蒙特卡洛采样回溯计算V值
5-蒙特卡洛和时序差分估算状态V值
6-SARSA算法和Q-learning算法
7-理解Q-table_创建maze交互环境
8-代码实战Q-Learning_Agent和Env整体交互
9-代码实战Q-Learning智能体选择行为
10-代码实战Q-Learning智能体训练模型
11-代码实战Sarsa_Agent和Env整体交互
12-代码实战Sarsa_Agent选择行为和训练模型
13-代码实战SarsaLambda_训练模型
1-DQN算法思想
2-DQN算法具体流程
3-ε-greedy_ReplayBuffer_FixedQ-targets
4-代码实战DQN_Agent和Env整体交互
5-代码实战DQN_构建Q网络
6-代码实战DQN_定义损失函数_构建Target网络更新逻辑
7-代码实战DQN_训练阶段得到Q网络的预测值和真实值
8-代码实战DQN_训练阶段最小化损失_记录loss方便展示_随着learn的越多选择action随机性减小
9-DQN会over-estimate的本质原因
10-DoubleDQN缓解over-estimate
11-DoubleDQN代码实战
12-DuelingDQN
13-困难样本挖掘_Multi-step_NoiseyNet系统的探索
14-计算Action的方差避免风险
15-Rainbow_DQN如何计算连续型的Actions
1-策略梯度PG_对比基于值和基于策略网络的区别
2-策略梯度PG_明确目标函数和导函数
3-策略梯度PG_简化导函数的公式推导
4-策略梯度PG_总结整体流程_对比交叉熵损失函数求导
5-策略梯度PG_讲解CartPole环境
6-代码实战_策略梯度PG和CartPole交互
7-代码实战_策略梯度PG网络构建
8-代码实战_策略梯度PG选择行为和参数训练
9-策略梯度PG_对TotalReward进行均值归一化
10-策略梯度PG_同一个回合中不同的action回溯不同的TotalReward_代码实战
1-ActorCritic原理_把PG和QLearning结合起来
2-AdvantageActorCritic_共享参数和修改reward技巧
3-代码实战_ActorCritic与环境交互
4-代码实战_Actor网络构建及训练
5-代码实战_详解Critic网络构建及训练
6-A3C架构和训练流程
7-Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值
8-代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算
9-代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性
10-代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑
11-代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑
12-代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码
13-代码实战_A3C_讲解线程中worker和环境交互
14-代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示
1-DDPG解决DQN不能输出连续型动作的问题_DDPG如何训练Actor和Critic
2-代码实战_DDPG_构建Actor和Critic四个网络_定义Critic求loss和求梯度的逻辑
3-代码实战_DDPG_Critic网络构建_Actor网络链式求导
4-代码实战_DDPG_与环境之间的互动_AC训练调整参数_效果展示
5-TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG
6-PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy
7-PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习
8-PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题
9-PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题
10-代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建
11-代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑
12-代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示
13-DPPO分布式PPO
14-代码实战_DPPO_创建一个PPO和多个Worker_创建多线程
15-代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行
1-一张图通俗解释强化学习.mp4
2-强化学习的指导依据.mp4
3-强化学习AI游戏DEMO.mp4
4-应用领域简介.mp4
5-强化学习工作流程.mp4
6-计算机眼中的状态与行为.mp4
1-基本情况介绍.mp4
2-与环境交互得到所需数据.mp4
3-要完成的目标分析.mp4
4-策略梯度推导.mp4
5-baseline方法.mp4
6-OnPolicy与OffPolicy策略.mp4
7-importance sampling的作用.mp4
8-PPO算法整体思路解析.mp4
1-Critic的作用与效果.mp4
2-PPO2版本公式解读.mp4
3-参数与网络结构定义.mp4
4-得到动作结果.mp4
5-奖励获得与计算.mp4
6-参数迭代与更新.mp4
1-算法原理通俗解读.mp4
2-目标函数与公式解析.mp4
3-Qlearning算法实例解读.mp4
4-Q值迭代求解.mp4
5-DQN简介.mp4
1-整体任务流程演示.mp4
2-探索与action获取.mp4
3-计算target值.mp4
4-训练与更新.mp4
1-DoubleDqn要解决的问题.mp4
2-DuelingDqn改进方法.mp4
3-Dueling整体网络架构分析.mp4